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基于任务评估反馈的异构无人机动态任务分配
1
作者
张友安
何子琦
+1 位作者
李博宸
宋磊
《航空兵器》
CSCD
北大核心
2024年第6期78-85,共8页
异构无人机在动态战场环境下的任务分配是实现无人机快速战斗力生成的关键技术之一。针对现有异构无人机的任务分配方法难以响应战场不确定性带来的任务需求变化和潜在的求解可行性问题,提出一种基于任务评估反馈的动态任务分配方法。...
异构无人机在动态战场环境下的任务分配是实现无人机快速战斗力生成的关键技术之一。针对现有异构无人机的任务分配方法难以响应战场不确定性带来的任务需求变化和潜在的求解可行性问题,提出一种基于任务评估反馈的动态任务分配方法。通过设计任务评估反馈模块实现对无人机任务执行效能的实时监控,并利用事件触发机制响应动态环境中变化的任务需求,基于深度Q网络实现异构无人机分配,利用任务分配和执行解耦以及动作过滤机制缓解传统强化学习稀疏奖励导致训练难以收敛的问题,形成动态快速的任务实时响应方案。仿真结果表明,提出方法可有效应对不确定战场环境带来的任务失效,最终实现比现有方法更优的任务完成率。
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关键词
无人机
任务分配
战场不确定性
任务评估
稀疏奖励
深度Q网络
强化学习
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职称材料
题名
基于任务评估反馈的异构无人机动态任务分配
1
作者
张友安
何子琦
李博宸
宋磊
机构
烟台南山学院智能科学与工程学院
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《航空兵器》
CSCD
北大核心
2024年第6期78-85,共8页
基金
装备预研教育部联合基金项目(8091B022235)
国家自然科学基金项目(62203299)。
文摘
异构无人机在动态战场环境下的任务分配是实现无人机快速战斗力生成的关键技术之一。针对现有异构无人机的任务分配方法难以响应战场不确定性带来的任务需求变化和潜在的求解可行性问题,提出一种基于任务评估反馈的动态任务分配方法。通过设计任务评估反馈模块实现对无人机任务执行效能的实时监控,并利用事件触发机制响应动态环境中变化的任务需求,基于深度Q网络实现异构无人机分配,利用任务分配和执行解耦以及动作过滤机制缓解传统强化学习稀疏奖励导致训练难以收敛的问题,形成动态快速的任务实时响应方案。仿真结果表明,提出方法可有效应对不确定战场环境带来的任务失效,最终实现比现有方法更优的任务完成率。
关键词
无人机
任务分配
战场不确定性
任务评估
稀疏奖励
深度Q网络
强化学习
Keywords
UAVs
task allocation
battlefield uncertainty
task evaluation
sparse rewards
deep Q-learning network
reinforcement learning
分类号
TJ760.1 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
V43 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于任务评估反馈的异构无人机动态任务分配
张友安
何子琦
李博宸
宋磊
《航空兵器》
CSCD
北大核心
2024
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