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摘要
在智能物联网技术发展的推动下，无人机集群已广泛用于应急、救援等场景的感知监测。无人机在任务区域自动感知发现任务目标，邻近无人机组成协作感知与协作计算任务群组，协同完成数据的感知、采集和处理。然而，重复的感知资源以及多任务间的计算资源供需不平衡，会造成额外的计算与通信开销，增大端到端处理时延。为了应对这一挑战，提出了一种结合仿生学和多智能体独立强化学习的多任务资源分配策略，基于局部的任务信息进行资源协同分配决策。该方法用任务情景信息浓度表示各个任务的资源需求，并通过情景信息在各任务群组间的扩散，动态更新各任务异构资源需求。同时，结合独立多智能体强化学习方法进行智能决策，以对各任务异构资源进行智能协同分配。仿真结果表明，所提方案不仅能够有效缩短任务执行时间，还可显著提高计算资源利用率。
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单位高等研究院; 电子科技大学
