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

本研究提出了一种基于用户移动信息预测的多无人机轨迹设计的新框架，其利用机器学习技术为多个无人机实现位置信息获取和轨迹设计，并通过多智能体 Q 学习算法实现对其位置的预测与优化。同时，数值结果表明所提出的多智能体 Q 学习算法的轨迹设计和功率控制算法可以在较小的条件下收敛，并且可以实现 17％左右的吞吐量改进。

Dec, 2018

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

该论文提出一种新的端到端强化学习方法来规划机载无人机收集物联网中的分布式传感器节点的数据，以实现对下一代通信网络的支持。通过训练一个双重深度 Q 网络来实现对不同情况参数的泛化控制，从而使代理可以根据平衡数据收集目标和飞行时间效率的安全约束，在各种场景参数下做出运动决策。

Jul, 2020

通过优化模型、轻量级元 - 强化学习解决方案以及广泛的模拟实验，在提供了快速收敛的同时，证明了介绍的方法在为战略位置提供覆盖方面优于现有的三种算法。

Jan, 2024

本文提出了一种无人机辅助的 Metaverse 网络系统模型，通过资源分配和轨迹控制来提高数据收集效率，采用强化学习和凸优化的混合框架来解决时间依赖性优化问题，仿真结果表明该框架能够在给定传输功率资源下减少任务完成时间。

May, 2023

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

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

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

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