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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
被引量:
2
1
作者
李鑫滨
章寿涛
+1 位作者
闫磊
韩松
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第10期2795-2801,共7页
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...
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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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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职称材料
题名
基于鲁棒Restless Bandits模型的多水下自主航行器任务分配策略
被引量:
2
1
作者
李鑫滨
章寿涛
闫磊
韩松
机构
工业计算机控制工程河北省重点实验室(燕山大学)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第10期2795-2801,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61873224,61571387)~~
文摘
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。
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
Keywords
underwater acoustic monitoringnetwork
Autonomous Underwater Vehicles (AUV)task allocation
robust control
inaccuracymodel
Restless Bandit Problem (RBP)
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019
2
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