基于鲁棒Restless Bandits模型的多水下自主航行器任务分配策略

李鑫滨; 章寿涛; 闫磊; 韩松

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基于鲁棒Restless Bandits模型的多水下自主航行器任务分配策略

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cqvip:针对水下监测网络中多自主航行器(AUV)协同信息采集任务分配问题进行了研究。首先,为了同时考虑系统中目标传感器的节点状态与声学信道状态对AUV任务分配问题的影响,构建了水声监测网络系统的综合模型;其次,针对水下存在的多未知干扰因素并考虑了模型产生不精确的情况,基于强化学习理论将多AUV任务分配系统建模为鲁棒无休止赌博机问题(RBP)。最后,提出鲁棒Whittle算法求解所建立的RBP,从而求解得出多AUV的任务分配策略。仿真结果表明,在干扰环境下与未考虑干扰因素的分配策略相比,在系统分别选择1、2、3个目标时,鲁棒AUV分配策略对应的系统累计回报值参数的性能分别提升了5.5%、12.3%和9.6%,验证了所提方法的有效性。

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来源
《计算机应用》 |2019年第10期|2795-2801|共7页
作者
李鑫滨; 章寿涛; 闫磊; 韩松;
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作者单位

工业计算机控制工程河北省重点实验室(燕山大学) 河北秦皇岛066004;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
水声监测网络; 水下自主航行器任务分配; 鲁棒控制; 不确定模型; 无休止赌博机问题;

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