基于强化学习的无人机协同区域有哪些信誉好的足球投注网站规划研究.pdf

华中科技大学硕士学位论文

摘要

无人机集群在进行特定区域遍历有哪些信誉好的足球投注网站和持续监视任务时，常面临路径规划、协

同控制等复杂问题。采用高效的集群有哪些信誉好的足球投注网站算法十分关键。深度强化学习具有优越的

拟合和关系推理能力，可赋予无人机集群这一多智能体系统高度自组织、完全去中

心化和强大鲁棒性等特性，为解决这些问题提供新的视#角和方法。论文开展基于多

智能体深度强化学习的无人机集群协同有哪些信誉好的足球投注网站路径规划研究，主要研究内容如下：

设计了一种基于强化学习的单无人机全区域有哪些信誉好的足球投注网站路径规划算法。首先深入分析

了任务需求，针对实际有哪些信誉好的足球投注网站问题设计了一种适用于无人机区域有哪些信誉好的足球投注网站的规划建模框架，

并以数学形式对无人机集群自主协同侦察任务模型及任务约束进行了描述。然后在

无人机区域搜寻框架基础上，基于现有单智能体强化学习算法的改进，提出了一种

全区域有哪些信誉好的足球投注网站路径规划算法。包括无人机行动策略与深度强化学习的算法网络结构的

深度强化学习整个过程设计，并结合先验信息。实验结果表明，该算法能够使无人

机在完成有哪些信誉好的足球投注网站区域的全覆盖的前提下，优先覆盖重点区域，提高了发现目标的效率。

设计了一种基于改进QMIX值分解方法的多无人机区域有哪些信誉好的足球投注网站路径规划算法。首

先在建模方面将面向单无人机区域有哪些信誉好的足球投注网站路径规划问题拓展至多无人机场景，并提出

了新的融合状态空间设计及奖励函数设计方法。然后为应对有哪些信誉好的足球投注网站过程中可能出现的

非单调回报情况，提出了基于掩码高速路连接策略的改进QMIX值分解方法，并进

一步实现了多无人机区域有哪些信誉好的足球投注网站路径规划算法。实验结果表明提出的方法相比其他同

类值分解方法在无人机有哪些信誉好的足球投注网站问题上具有明显优势。

基于Unity引擎设计了一个无人机区域有哪些信誉好的足球投注网站仿真系统。基于真实数据和算法需求

实现了仿真环境、目标生成策略和无人机建模。通过一系列实验测试，在不同场景

和任务约束条件下，证明了前文所提出的算法在仿真平台上的有效性，同时表明该

平台可以为算法的训练和验证提供一个逼真、可靠的环境。

关键词：无人机；深度强化学习；协同有哪些信誉好的足球投注网站；覆盖路径规划

I

华中科技大学硕士学位论文

Abstract

ThisthesisdelvesintotheexplorationofpathplanningforUnmannedAerialVehicle

(UAV)swarmsperformingcollaborativesearchtasks,leveragingtheadvancedcapabilities

ofmulti-agentDeepReinforcementLearning(DRL).Theprimaryobjectiveofthisstudy

istodesignandimplementacomprehensivepathplanningalgorithmforanindividual

UAVoperation,groundedintheprinciplesofreinforcementlearning.Theprimary

componentsoftheresearchinclude:

Asingle-dronefull-areasearchpathplanningalgorithmbasedonreinforcement

learningisdesigned.Thisbeganwithacomprehensiveanalysisoftaskrequirements,

followedbythecreationofaplanningmodelthatalignswithpracticalsearchchallenges.

Mathematicaldescriptionsofthemodelandtaskconstraintsforautonomouscollaborative

UAVswarmreconnaissancewereformulated.Fromthisfoundation,animproved

single-agentreinforcementlearningalgorithm