本文研究了无人机供应无线覆盖时的能源效率优化问题，提出了一种基于多智能体去中心化双重深度 Q 网络的算法，优化了每个无人机的三维航迹、连接用户数量和使用能源的协同优化，结果达到比现有基线方法提高 55% 至 80% 的能源效率。

Apr, 2022

该论文提出了一种密度感知的通信多智能体去中心化双重深度 Q 网络方法，它最大化了每个无人机的轨迹、已连接用户数量和无人机的能耗，同时跟踪密集和不均匀的用户分布。该方法优于现有技术 65％-85％的能源效率。

Jun, 2023

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

本文提出了一种针对网络化无人机的干扰感知路径规划方案，使用基于回声状态网络的深度强化学习算法来解决路径规划问题，其中每架无人机旨在实现最大化能量效率和最小化无线延迟和干扰级别。模拟结果表明，该方案在减少对地面用户的干扰和无线传输延迟方面表现优异，并且需要比最短距离启发式基线考虑的步骤数量相当的步骤。

Jan, 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

该文介绍了在 UAVs 的 cellular IoT 环境下，使用分布式的 sense-and-send 协议协调 UAVs 进行感知和传输，并应用强化学习解决轨迹控制和资源管理等关键问题的方法。

Nov, 2019

通过利用基于地图的观测、动作掩码和折扣因子调度的近端策略优化（PPO）深度强化学习（DRL）方法，尤其考虑充电航程的整体覆盖策略中复杂长期决策的问题，本研究提出了一种解决无人机有限电池的电量限制覆盖路径规划（CPP）问题的新方法，提供了处理由充电能力引起的紧急状态循环的位置历史，超越了基线启发式算法，并对长期问题的 DRL 算法设计提供了有价值的见解，并为 CPP 问题提供了一个可公开使用的软件框架。

Sep, 2023

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

该研究提出了一种利用深度强化学习和多智能体强化学习解决多小区蜂窝网络中无线电干扰问题的方案，该方案可在不知道干扰频道信息的情况下提高干扰管理的效能，使民用无人机继续发展。

May, 2023

本文探讨了使用无人机作为空中基站提供无线通信服务的动态资源分配问题，并通过多智能体强化学习框架实现了长期收益的最大化。研究结果表明，该算法在信息交互开销和性能提升之间取得了良好的平衡。

Oct, 2018