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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明属于无人机技术领域，提供了一种基于多智能体深度强化学习的无人机辅助边缘卸载方法，该方法包括以下几个部分：建立综合考虑资源有限、多智能体性能耦合、避障和环境信息实时变化等多重约束的多无人机轨迹规划优化模型；将构建的优化模型转化为马尔可夫决策过程；针对复杂多重约束为高效求解构建的动态优化问题所带来的挑战，提出了基于个性化策略评估的多智能体强化学习算法。在该算法下，智能体从全局协作和个体特征两方面引导策略更新，以提高算法在复杂动作空间中的探索强度。与传统的边缘卸载方法相比，本发明可以快速响应环境变化，且具有较高的求解精度，在多无人机协同控制领域有良好的通用性，适合推广使用。
主权项：1.基于多智能体深度强化学习的无人机辅助边缘卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：构建多无人机辅助边缘卸载框架，通过优化无人机的轨迹调整卸载匹配决策；步骤B：在综合考虑无人机本体设计制约和任务场景限制的基础上，构建具有多重约束的多无人机轨迹规划优化模型；步骤C：将构建的多无人机轨迹规划优化模型转化为一个马尔可夫决策过程；步骤D：提出基于个性化策略评估的多智能体强化学习算法；在该算法中，搭建输出决策策略的actor网络、输出基准策略的actor-base网络，以及对策略进行评估的critic网络；步骤E：利用智能体与环境交互所获取的经验对搭建的神经网络进行训练；步骤F：通过训练好的actor网络输出任意状态下的轨迹调整策略，即实现对动态环境下边缘卸载问题的有效求解。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 基于多智能体深度强化学习的无人机辅助边缘卸载方法
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