本文研究了无人机轨迹设计的优化问题，旨在最大化服务于用户的数量，提出了一种基于双 Q 学习算法的机器学习框架来解决这个问题，并且模拟结果表明，该算法与传统的学习算法相比，可以使用户的满意度获得高达 19.4% 的增长。

Feb, 2019

提出一种新的框架，通过在无人机网中部署 RIS 进行服务质量的提升，采用非正交多址技术进一步提高网络的频谱效率，设计深度 Q - 网络算法来解决能源消耗最小化问题。

Oct, 2020

该论文提出了一个新的框架，用于质量体验驱动的多个无人机的部署和动态移动，并使用遗传算法 K-means 算法和 Q-learning 算法实现了解决非凸 3D 部署和运动问题。

Apr, 2019

本文研究了基于多架无人机构成的无线通信系统，通过优化多用户通信调度与关联，无人机的轨迹与发射功率控制，最大程度地提高地面用户的最小吞吐量。提出了适用于非凸优化问题的迭代算法，实现了用户调度、无人机轨迹和发射功率的交替优化，并对问题的收敛性和复杂度进行了分析。仿真结果表明，与其他基准方案相比，该优化设计能极大地提升吞吐量。

May, 2017

本文研究使用一个主动无人机和四个被动无人机实时定位一个三维目标无人机的问题，并提出了基于 Z 函数分解的强化学习方法，通过优化无人机的轨迹和主动无人机的发送功率，以最大化目标无人机的定位精度。仿真结果表明，所提出的 ZD-RL 方法相对于 VD-RL 和独立深度 RL 方法，可以减小定位误差多达 39.4% 和 64.6%。

Jan, 2024

本研究采用基于价值分解的强化学习算法来解决能量限制多个无人机在动态无线网络环境下的航迹规划问题，以最大化无人机服务的用户群组覆盖率，并通过元学习机制优化算法的性能。仿真结果显示，该算法相较于基准多智能体算法，能够分别提高 53.2% 的服务覆盖率和 30.6% 的收敛速度，并且在面对之前未见过的任务时，元学习可提高算法的收敛速度高达 53.8％。

Dec, 2020

本研究旨在探讨在联邦学习中，一种针对无人机的在线轨迹设计问题，其中多个不同的社区存在，每个社区被唯一的任务定义所学习。在这种情况下，每个社区的空间分布设备通过无人机提供的无线链接协作贡献于对其社区模型的培训。通过引入一种启发式指标，我们提出了使用凸优化技术和图论一起优化无人机轨迹和设备调度的代理目标，以加速所有任务的学习进程，并且通过模拟实验证明了我们的解决方案相对于其他手动选择的静态和移动无人机部署基线的卓越表现。

Jun, 2022

该研究提出了一种在多个无人机的辅助下，针对动态环境中的无线供能通信网络（WPCN）的新设计。通过引入新的基于双阈值的无线节点类型更新规则，以及多智能体深度强化学习（MAHDRL）框架，能有效解决航迹决策和能源传输与数据收集决策的优化问题。通过大量的仿真实验结果验证了该方法在各种国际先进基准测试中的卓越性能。

Dec, 2023

提出一种无人机辅助的移动边缘计算框架，采用多智能体深度强化学习算法来优化无人机的轨迹，同时通过低复杂度方法优化用户设备的卸载决策。该解决方案相较于传统算法在服务用户设备公平性、无人机负载公平性和所有用户设备的能耗上性能表现较好。

Sep, 2020

通过多代理强化学习框架，本研究介绍了一种有效利用多个无人机最大化地满足用户对数据传输的需求的方法，其中重点是在服务质量约束下共同优化无人机轨迹和用户关联指标。

Feb, 2024