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針對(duì)無(wú)人機(jī)輔助采集無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)時(shí)各節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)生速率隨機(jī)和匯聚節(jié)點(diǎn)狀態(tài)不一致的場(chǎng)景,提出基于Q學(xué)習(xí)的非連續(xù)無(wú)人機(jī)軌跡規(guī)劃算法Q-TDUD,以提高無(wú)人機(jī)能量效率和數(shù)據(jù)采集效率?;诟鞴?jié)點(diǎn)在周期內(nèi)數(shù)據(jù)產(chǎn)生速率的隨機(jī)性建立匯聚節(jié)點(diǎn)的匯聚延時(shí)模型,應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的Q學(xué)習(xí)算法將各匯聚節(jié)點(diǎn)的延遲時(shí)間和采集鏈路的上行傳輸速率歸一化到獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)中,通過(guò)迭代計(jì)算得到最佳非連續(xù)無(wú)人機(jī)飛行軌跡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與TSP- continues TSP、NJS- continues和NJS算法相比,Q-TDUD算法能夠縮短無(wú)人機(jī)的任務(wù)完成時(shí)間,提高無(wú)人機(jī)能效和數(shù)據(jù)采集效率。
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