Sep, 2023

通过无人机群体进行大规模物联网中的年龄最小化：一种多智能体增强学习方法

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TL;DR应用多智能体深度强化学习来解决大型物联网场景中的高维问题，通过部署一群无人机 (UAV swarm) 为物联网网络提供覆盖，并最小化信息时效，结果表明合作和部分合作的多智能体深度强化学习方法能够优于复杂度高的集中式深度强化学习方法。
massive iot communicationuav swarmmulti-agent deep reinforcement learningage of informationlarge-scale networks
发现论文，激发创造
  • 应用元强化学习进行策略性物联网部署在灾害应对无人机群的覆盖

    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

  • 基于深度强化学习的无人机辅助网络中最小化信息时延的方法

    研究了一种 UAV 辅助的无线网络，通过 Markov 决策过程和深度强化学习算法优化飞行轨迹和任务调度来最小化信息年龄值的加权和，取得了显著的研究成果。

    May, 2019

  • 基于深度强化学习的无人机三维轨迹与数据采集优化

    本文旨在通过设计并运用基于最短路径的无人机来提升物联网设备数据的收集和资源分配。同时，设计了一个基于深度强化学习的技术来获取特定区域内的最优轨迹和吞吐量，从而实现了无人机自主收集所有数据的目标，而且显著提高了总速率，最小化了关联资源的使用。实验结果证实了方案在效率、轨迹、时间等方面的优势。

    Jun, 2021

  • 多智能体强化学习用于协作无人机卸载蜂窝通信

    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

  • 基于学习的多个无人机轨迹规划，以最小化 IoT 网络中的 AoI

    应用深度强化学习算法，联合设计无人机的轨迹，以最小化信息的年龄，从而确保基站中接收到的信息是尽可能新鲜和准确的。相比基准方案，该算法平均可降低 25％的信息年龄，并需要少至 50％的能量。

    Sep, 2022

  • 基于深度强化学习的 无人机无线数据采集路径规划

    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

  • 利用空中可重构智能表面优化信息时效的深度强化学习方法

    本篇研究探讨将无人机和可重构智能表面元素与物联网设备集成以被动中继信息的好处，并通过优化问题来最小化平均信息时效，并且使用近端策略优化算法来解决混合整数非凸优化问题，结果表明我们的算法在 AoI 方面优于其他所有算法。

    Nov, 2020

  • 马尔可夫物联网模型中的交通学习和主动型无人机轨迹规划与数据上行

    通过学习的基于马尔可夫事件的新颖框架，利用无人机作为飞行基站，预测 IoT 设备的流量到达并优化多个无人机的轨迹和调度策略，最终通过深度强化学习方法改进传输性能。

    Jan, 2024

  • 细胞无人机互联网的强化学习：协议设计、轨迹控制和资源管理

    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

  • 自主多无人机控制下的协作多智能体深度强化学习实现可靠监视

    该研究论文使用基于 CCTV 摄像头的无人机实现对智能城市的安全监测，并通过开发一种多智能体深度强化学习的管理方案，自主补充缺失网络要求，实现可靠的工业监测，该算法具有优于当前最先进算法的覆盖面积、用户支持能力和计算成本。

    Jan, 2022