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摘要
本发明提出了一种基于Q学习的无人机任务协同分配方法,实现步骤为：初始化参数；根据无人机及任务的位置信息获取每个无人机的邻居无人机集合；确定敏感无人机和间接无人机；然后每个敏感无人机执行任务并向其邻居无人机发送通信包；根据通信包获取每个间接无人机的Q表；再初始化Q学习参数；间接无人机进行Q学习,最后获取无人机任务协同分配结果。本发明在无人机的Q学习过程中充分考虑了全局信息和局部信息,实现了对无人机自身Q表的优化,在保证所有任务均得到其所需执行量基础上有效提高了任务分配的收敛速度。
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本发明提出了一种基于Q学习的无人机任务协同分配方法,实现步骤为：初始化参数；根据无人机及任务的位置信息获取每个无人机的邻居无人机集合；确定敏感无人机和间接无人机；然后每个敏感无人机执行任务并向其邻居无人机发送通信包；根据通信包获取每个间接无人机的Q表；再初始化Q学习参数；间接无人机进行Q学习,最后获取无人机任务协同分配结果。本发明在无人机的Q学习过程中充分考虑了全局信息和局部信息,实现了对无人机自身Q表的优化,在保证所有任务均得到其所需执行量基础上有效提高了任务分配的收敛速度。
