强化学习的地-空异构多智能体协作覆盖研究.pdf
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烏鴉喝酒
2024-08-21
覆盖
异构
学习
协作
能体
强化
UAV
2018
地–空
模型
1.8 MB
DOI: 10.11992/tis.201609017
网络出版地址: http://kns.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20170626.1740.020.html
强化学习的地–空异构多智能体协作覆盖研究
张文旭，马磊，贺荟霖，王晓东
（西南交通大学 电气工程学院，四川 成都 610031）
摘 要：以无人机 (unmanned aerial vehicle, UAV)和无人车 (unmanned ground vehicle, UGV)的异构协作任务为背
景，通过 UAV和 UGV的异构特性互补，为了扩展和改进异构多智能体的动态覆盖问题，提出了一种地–空异构多智
能体协作覆盖模型。在覆盖过程中，UAV可以利用速度与观测范围的优势对 UGV的行动进行指导；同时考虑智能
体的局部观测性与不确定性，以分布式局部可观测马尔可夫 (decentralized partially observable Markov decision pro-
cesses，DEC-POMDPs) 为模型搭建覆盖场景，并利用多智能体强化学习算法完成对环境的覆盖。仿真实验表明，
UAV与 UGV间的协作加快了团队对环境的覆盖速度，同时强化学习算法也提高了覆盖模型的有效性。
关键词：异构多智能体；覆盖问题；地–空；UAV/UGV；DEC-POMDPs；强化学习
中图分类号：TP181 文献标志码：A 文章编号：1673−4785(2018)02−0202−06
中文引用格式：张文旭, 马磊, 贺荟霖, 等. 强化学习的地–空异构多智能体协作覆盖研究[J]. 智能系统学报, 2018, 13(2): 202–207.
英文引用格式：ZHANG Wenxu, MA Lei, HE Huilin, et al. Air-ground heterogeneous coordination for multi-agent coverage based
on reinforced learning[J]. CAAI transactions on intelligent systems, 2018, 13(2): 202–207.
Air-ground heterogeneous coordination f
覆盖/异构/学习/协作/能体/强化/UAV/2018/地–空/模型/
覆盖/异构/学习/协作/能体/强化/UAV/2018/地–空/模型/
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