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申请/专利权人：北京邮电大学

摘要：本发明提供了一种异构无人平台集群的自适应稳态组网方法及装置，本发明能够获取异构无人平台集群的当前节点位置信息和当前节点能量信息；基于当前节点位置信息和预设的密度聚类算法，对异构无人平台集群进行聚类处理；基于当前节点能量信息，对聚类结果中的每个簇进行簇头选举，得到当前组网结果；周期性获取当前组网结果下异构无人平台集群的观测数据；基于观测数据，采用强化学习策略对当前组网结果进行优化，得到优化后的组网结果。这样基于密度聚类算法对异构无人平台集群进行分簇，采用基于强化学习的动态维护策略动态调整簇结构，使得异构无人平台集群网络具有更好的适应性和动态性，从而提高了异构无人平台集群网络结构的稳定性和可靠性。

主权项：1.一种异构无人平台集群的自适应稳态组网方法，其特征在于，包括：获取异构无人平台集群的当前节点位置信息和当前节点能量信息；基于所述当前节点位置信息和预设的密度聚类算法，对所述异构无人平台集群进行聚类处理，得到聚类结果；基于所述当前节点能量信息，对所述聚类结果中的每个簇进行簇头选举，得到当前组网结果；周期性获取所述当前组网结果下所述异构无人平台集群的观测数据；其中，所述观测数据包括网络状态信息和节点位置信息；基于所述观测数据，采用强化学习策略对所述当前组网结果进行优化，得到优化后的组网结果；所述基于所述当前节点能量信息，对所述聚类结果中的每个簇进行簇头选举，得到当前组网结果，包括：对于所述聚类结果中的每个簇，以节点剩余能量和节点中心性为效用因子，计算得到所述簇内每个节点的适应度，并将所述簇内适应度最高的节点，确定为所述簇的簇头；所述以节点剩余能量和节点中心性为效用因子，计算得到所述簇内每个节点的适应度，包括：通过如下公式计算得到所述簇内的每个节点的适应度： 其中，表示节点的节点剩余能量效用因子，表示节点在t时刻的节点能量，表示节点的初始能量，表示节点的节点中心性效用因子，表示节点在t时刻距离簇中心的距离，N表示簇内节点数量，表示节点的适应度，表示节点剩余能量效用因子的权重，表示节点中心性效用因子的权重；所述基于所述观测数据，采用强化学习策略对所述当前组网结果进行优化，得到优化后的组网结果，包括：以所述观测数据作为观测空间，以簇发现半径、簇内节点最小数量和簇内节点最大数量作为动作空间，通过训练后的强化学习模型生成簇结构优化策略；基于所述簇结构优化策略对所述当前组网结果进行优化，得到优化后的组网结果；所述强化学习模型包括特征提取网络、策略网络、价值网络和输出层，所述特征提取网络的输出端分别与所述策略网络的输入端、所述价值网络的输入端连接，所述策略网络的输出端、所述价值网络的输出端分别与所述输出层的输入端连接；所述以所述观测数据作为观测空间，以簇发现半径、簇内节点最小数量和簇内节点最大数量作为动作空间，通过训练后的强化学习模型生成簇结构优化策略，包括：将所述观测数据输入所述特征提取网络进行特征提取，通过所述策略网络和所述价值网络进行动作空间内动作策略的评分，并通过所述输出层进行概率分布转换，得到多个动作策略对应的概率分数值；将概率分数值最高的动作策略确定为簇结构优化策略。

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