基于多智能体最大熵强化学习的通信覆盖方法及相关设备
专利号：CN115314904B
成果方：北京邮电大学
成果类型：发明授权
发明人：许文俊; 吴思雷; 林兰; 李国军; 王凤玉; 张天魁
授权日：2024-03-29
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本申请提供一种基于多智能体最大熵强化学习的灾后通信覆盖方法及相关设备。以多无人机基站混合式组网的方式为灾后用户恢复地面通信服务，提出分布式“分簇‑轨迹”分层空中覆盖优化结构，底层以分布式k‑sums算法实现高负载效率和高均衡性的大规模用户分簇，上层结合分簇结果以“分布式训练‑分布式执行”的MASAC神经网络优化多无人机基站的飞行轨迹，减小网络的通信中断概率，实现对大规模灾后用户的空中覆盖优化。在集成学习技术的辅助下，MASAC算法解决了多智能体训练环境非平稳和由确定性策略梯度引起的算法收敛稳定性较差的问题，最终实现降低应急通信网络的通信中断概率的有益效果。