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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本发明提供了一种面向任务连通性保持的网络拓扑智能生成方法与装置，涉及通信的技术领域，该方法是基于多智能体强化学习模型对所有接力节点进行部署的方案，无需在无人机网络中设置中央计算单元，通过在各个接力节点上部署策略网络，使得各个接力节点能够通过自身的状态数据决策自身的动作，因此，该方法避免了中央计算单元统一计算和策略传输的时延，有效地保证了无人机集群中接力节点部署的时效性。并且，该方法设置所有智能体执行动作后的奖励与无人机网络在下一时隙的连通分支数负相关，因此，该方法能够有效地减少无人机网络的连通分支数，保证无人机网络的连通性。
主权项：1.一种面向任务连通性保持的网络拓扑智能生成方法，其特征在于，包括：获取当前时隙下无人机集群中每个无人机节点的位置数据；其中，所述无人机节点包括以下两类：任务执行节点和接力节点；基于所述位置数据确定目标接力节点在当前时隙的状态数据；其中，所述目标接力节点表示所述无人机集群中的任一接力节点；所述状态数据包括：所述目标接力节点的位置数据和在所述目标接力节点通信范围内的任务执行节点的位置数据；利用目标多智能体强化学习模型对所有接力节点在当前时隙的状态数据进行处理，得到每个接力节点的速度向量；其中，所述目标多智能体强化学习模型中的智能体与所述接力节点一一对应，每个所述接力节点上部署相应智能体的策略网络，所述智能体的状态为相应接力节点在当前时隙的状态数据，所述智能体的动作为相应接力节点的速度向量；所有智能体执行动作后的奖励与无人机网络在下一时隙的连通分支数负相关；所述无人机网络表示所述无人机集群构建的网络；基于所有接力节点在当前时隙的位置数据和速度向量，确定所述无人机网络在下一时隙的网络拓扑。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 一种面向任务连通性保持的网络拓扑智能生成方法与装置
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