[发明专利]一种基于深度强化学习的多无人机充电及任务调度方法有效
| 申请号： | 202110646077.6 | 申请日： | 2021-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN113283013B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 赵东;马华东;曹铭喆;丁立戈 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/27;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06N20/00;G06F111/08 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 高福勇 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于深度强化学习的多无人机充电及任务调度方法涉及无人机调度技术领域，解决了现有没有考虑充电站的负载和无人机的充电策略对任务调度的影响的问题，方法为：根据待执行任务和充电站的负载、通过深度强化学习模型对可调度无人机进行调度；待无人机执行任务后，根据未执行任务的数量、可调度无人机数量和无人机剩余电量对停留在充电站上的待充电无人机进行充电。本发明有效解决了多无人机充电及任务调度需要优化提高的问题，能够在保证无人机不会能量耗尽的前提下，实现最小化执行任务总体时间的目标，最终得到各个无人机的调度序列，从而能够让相应的多无人机从出发点出发按顺序遍历这些任务点，并在对应的充电站进行自适应充电。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 无人机 充电 任务 调度 方法 | ||
【主权项】：
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