【标题】Multi-UAV trajectory optimizer: A sustainable system for wireless data harvesting with deep reinforcement learning

【作者团队】Mincheol Seong, Ohyun Jo, Kyungseop Shin

【发表日期】2023.1.27

【论文链接】https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0952197623000751

【推荐理由】由多个自主无人驾驶飞行器 (UAV) 辅助的无线传感器网络是在各种应用中收集数据和监控环境的有前途的解决方案。然而，每架无人机复杂的路径规划问题仍然存在问题。本文提出了一种基于多智能体强化学习 (MARL) 的最优操作策略来解决这些障碍。部署的无人机数量、充电启动容量和充电完成容量等各种参数定义了多无人机系统。这种方法无需耗时且昂贵的策略控制即可适用。本文还描述了如何使用迁移学习来平衡多个目标，例如数据收集、充电和避免碰撞。最后，学习泛化多个场景参数的策略控制使我们能够分析特定场景中各个参数的性能，这有助于找到特定场景中的宏观最优参数。

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