基于强化学习的多无人机WRSN充电路径规划方案

针对无线可充电传感网(WRSNs)存在的充电难、效率低等问题,提出了一种多无人机协同无线可充电传感网充电路径规划方案(MC-CPP).首先描述了多无人机路径规划问题并建立了数学模型,然后针对问题模型提出了相应的深度强化学习(DRL)算法,算法借助了神经网络、贪婪策略和经验回放等获取无人机的充电飞行路径;最后无人机沿着规划的路径为网络中各待充电节点进行充电.实验结果表明,与传统Q学习方案相比,MC-CPP方案在获得了较优规划路径的同时,不仅能够减少充电无人机的数量和强化学习迭代次数,而且提高了无人机的能量利用率;与TSCA、NJNP、GC等方案相比,该方案能有效减少无人机飞行时间、节点死亡的数量及无人机能量消耗.

无人机辅助的无线可充电传感网充电路径规划方案

针对传统无线可充电传感网(WRSNs)存在传感器节点较为分散导致的充电效率低问题,提出了一种基于对WRSN进行分簇的无人机(UAV)充电路径优化方案(Optimized Charging Path Scheme, OCPS).方案首先将目标区域根据聚类算法划分为不大于充电器最大可覆盖范围的子区域并称其为簇;然后确定各簇区域锚点以及优先级并对充电最优路径进行选择;最后借助无人机给所有簇内传感器节点充能并返回充电中心(Charge Center, CC).仿真实验验证了方案的可行性,实验结果与AEC、MUC方案相比,OCPS方案的充电效率分别提高了约19.5%、27.9%,平均饿死节点数分别降低0.3、1.2个.与CRP、HCCA方案相比,OCPS的飞行长度与充电时长都有明显缩短.

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4月27日，青海省政法综治宣传调研工作会议在西宁召开。省委宣传部、省委政法委、省综治办、省新闻工作者协会有关领导出席会议。会议学习传达全国政法宣传工作会议精神，总结通报2011年全省政法综治宣传调研工作的有关情况，表彰先进集体和先进个人，