2025《基于GAT网络的无人机路径规划强化学习方法（论文）19000字》.doc

基于强化学习的无人机路径规划算法论文.docx 基于强化学习的无人机路径规划算法论文摘要：本文针对无人机路径规划问题，提出了一种基于强化学习的算法。通过对无人机飞行环境、路径规划目标和强化学习原理的分析，设计了一种适应性强、效率高的无人机路径规划算法。本文首先介绍了无人机路径规划的基本概念和重要性，然后详细阐述了强化学习在路径规划中的应用，最后对算法的性能进行了分析和实验验证。关键词：无人机；路径规划；强化学习；算法设计一、引言随着无人机技术的快速发展，无人机在军事、民用等领域得到了广泛应用。无人机路径规划作为无人机系统中的关键技术之一，直接关系到无人机任务执行的成功与否。在无人机路径规划中，如何高效、安全地规划出一条最优路径，是

2025-03-27 约3.44千字 7页立即下载

2025-04-09 约4.91千字 11页立即下载

基于强化学习的无人机集群避障与路径规划方法论文.docx 基于强化学习的无人机集群避障与路径规划方法论文 摘要：本文针对无人机集群在复杂环境中的避障与路径规划问题，提出了一种基于强化学习的无人机集群避障与路径规划方法。首先分析了无人机集群在实际应用中面临的主要挑战，然后详细阐述了强化学习在无人机集群避障与路径规划中的应用，旨在为无人机集群在复杂环境下的自主飞行提供有效解决方案。关键词：无人机集群；避障；路径规划；强化学习 一、背景分析（一）无人机集群在实际应用中面临的主要挑战 1.复杂环境下的避障问题随着无人机技术的不断发展，无人机集群在实际应用场景中越来越广泛。然而，在实际飞行过程中，无人机集群往往会面临复杂的自然环境和社会环境，如山地、城

2025-06-06 约4.71千字 9页立即下载

2025【模拟退火算法在多无人机系统路径规划中的性能评估（论文）19000字】.doc 第一章绪论 PAGEI 模拟退火算法在多无人机系统路径规划中的性能评估目录 TOC\o1-2\h\u13569摘要 1 244831绪论 2 97891.1研究背景与意义 2 84151.2国内外现状 3 81521.3研究内容及创新点 4 19881.4论文组织结构 5 197542问题描述及模型建立 5 169992.1无人机的工作场景 5 70562.2无人机通信模型 6 25382.3无人机电量模型 7 92272.4时间模型 9 281652.5问题建模 10 120843传统离线

2025-03-15 约3.12万字 43页立即下载

基于强化学习的无人机动态路径优化论文.docx 基于强化学习的无人机动态路径优化论文摘要：本文旨在探讨基于强化学习的无人机动态路径优化问题。随着无人机技术的快速发展，无人机在物流、监控、救援等领域的应用日益广泛。然而，无人机在执行任务时面临复杂的动态环境，如何实现高效、安全的路径规划成为关键问题。本文通过引入强化学习算法，对无人机动态路径优化进行深入研究，旨在提高无人机任务的执行效率和安全性。关键词：强化学习；无人机；动态路径优化；路径规划；任务执行一、引言（一）无人机动态路径优化的重要性 1.内容一：提高任务执行效率 1.1无人机在执行任务时，路径规划直接影响任务完成的时间和资源消耗。 1.2优化路径可以提高无人机在复杂环

2025-04-07 约6千字 13页立即下载

基于强化学习的无人机网络的资源分配和路径规划.pdf ABSTRACT ABSTRACT Thispapermakesaseriesofresearchandexplorationonthecomputationoffload- ingstrategyofUAVnetwork-assistedmobileedgecomputing(MEC).Inthesingle-UAV networkandmulti-UAVnetworkproposedinthispaper,respectively,UAVsareequipped withcomputingresourcestoreceivethecomputationoffloadingrequestge

2025-06-07 约10.46万字 75页立即下载

基于强化学习的无人机路径规划算法研究论文.docx 基于强化学习的无人机路径规划算法研究论文摘要：本文针对无人机路径规划问题，提出了一种基于强化学习的路径规划算法。该算法通过模拟无人机的飞行环境，建立强化学习模型，实现对无人机路径的有效规划。本文首先分析了无人机路径规划的重要性，然后详细阐述了强化学习在无人机路径规划中的应用，最后总结了本文的主要贡献和结构安排。关键词：无人机；路径规划；强化学习；环境建模；算法设计一、引言（一）无人机路径规划的重要性 1.内容一：提高飞行效率 1.1无人机在执行任务时，路径规划是影响其飞行效率的关键因素。通过合理的路径规划，无人机可以避开障碍物，减少飞行距离，从而提高飞行效率。 1.2高效的路径

2025-04-14 约5.14千字 12页立即下载

基于深度强化学习的无人机避障路径规划方法研究.docx 基于深度强化学习的无人机避障路径规划方法研究一、引言随着无人机技术的快速发展，其在军事、民用、商业等领域的应用越来越广泛。无人机避障路径规划是无人机飞行控制领域的关键技术之一，直接关系到无人机的安全飞行。传统的方法主要依赖预先设计的路径规划算法，然而这些方法对于动态环境的适应能力较差。因此，基于深度强化学习的无人机避障路径规划方法逐渐受到关注，它通过学习和智能决策实现对动态环境的适应，有效提高了无人机的飞行安全性。本文针对这一问题进行研究，探讨深度强化学习在无人机避障路径规划中的应用。二、深度强化学习在无人机避障路径规划中的应用背景随着深度学习与强化学习理论的快速发展，它们在机器智能决

2025-02-19 约3.9千字 8页立即下载

【《复杂环境下的无人机路径规划与避障策略（论文）》19000字】.docx 复杂环境下的无人机路径规划与避障策略目录摘要 1 1绪论 2 1.1研究背景与意义 2 1.2国内外现状 3 1.3研究内容及创新点 5 1.4论文组织结构 5 2问题描述及模型建立 6 2.1无人机的工作场景 6 2.2无人机通信模型 7 2.3无人机电量模型 9 10 2.4时间模型 2.5问题建模 12 3传统离线算法解决多参量随机序列问题 12 3.1多参数的随机多序列问题 12 3.2遗传算法解决多参量随机序列问题 13 3.3蚁群算法解决多参量随机序列问题 17 3.4粒子群算法解决多参量随机序列问题 20 3.5模拟退火算法解决多随机序列问题 24 3.6算法性能分析 28

2025-04-15 约3.49万字 67页立即下载

【《复杂环境下的无人机路径规划与避障策略（论文）》19000字】 .pdf 复杂环境下的无人机路径规划与避障策略目录摘要1 1绪论2 1.1研究背景与意义2 1.2国内外现状3 1.3研究内容及创新点5 1.4论文组织结构5 2问题述及模型建立6 2.1无人机的工作场景6 2.2无人机通信模型7 2.3无人机电量模型9 10 2.4时间模型 2.5问题建模12 3传统离线算法解决多参量随机序列问题12 3.1多参数的随机多序列问题12 3.2遗传算法解决多参量随机序列问题13 3.3蚁群算法解决多参量随机序列问题17 3.4粒子群算法解决多参量随机序列问题20 3.5模拟退火算法解决多随机序列问题24 3.6算法性能分析28 4基于GAT网络的强化学习算法解决序列

2025-04-14 约5.06万字 43页立即下载

【《多无人机路径规划中的相对定位技术增强策略研究（论文）》19000字】.docx 其解决不同维度的随机参数序列问题的性能设计最优可行算法。并针对同一场景进行多无人机路径规划实验仿真，并进行性能比较。其次提出新的基于GAT网络的强化学习算法。对分层强化学习和GAT网络进行介绍，并详细介绍GAT网络独有的图注意力机制，根据网络特性设计算法，生成详细的算法流程，并实现仿真和性能分析。最后将改进后的蚁群、遗传、粒子群、模拟退火算法和基于GAT网络的强化学习算法进行性能比较，分析其解决单无人机场景与多无人机场景下呈现不同的特性，得出相关结论，为无人机路径规划提高具有实际意义的建议。 2问题描述及模型建立 2.1无人机的工作场景本文采用的无人机工作场景为农业领域多植保无人机辅助边

2025-04-30 约1.66万字 26页立即下载

基于深度强化学习的无人机路径规划与能耗控制算法研究.docx 基于深度强化学习的无人机路径规划与能耗控制算法研究一、引言随着无人机技术的不断发展，无人机在众多领域中的应用日益广泛。路径规划和能耗控制作为无人机任务执行过程中的关键问题，一直是研究的热点。近年来，深度强化学习在许多领域都取得了显著的成果，为无人机路径规划和能耗控制问题提供了新的解决思路。本文旨在研究基于深度强化学习的无人机路径规划与能耗控制算法，以期为无人机技术的发展提供新的理论支撑。二、背景及意义 无人机路径规划和能耗控制是无人机任务执行过程中的两大核心问题。路径规划主要关注无人机如何从起点到达终点，同时避开障碍物、达到最优路径。而能耗控制则关注在完成任务的条件下，如何使无人机的能耗

2025-01-29 约4.77千字 9页立即下载

《基于强化学习多无人机路径规划算法研究及实现》.docx 《基于强化学习多无人机路径规划算法研究及实现》一、引言随着无人机技术的快速发展，多无人机系统在军事、救援、物流等多个领域得到了广泛应用。而多无人机路径规划作为其核心技术之一，更是受到了广泛的关注。传统的路径规划算法在面对复杂环境和动态变化时，往往难以满足实时性和最优性的要求。因此，本文提出了一种基于强化学习的多无人机路径规划算法，旨在解决这一问题。二、强化学习理论基础 强化学习是一种基于试错的学习方法，通过智能体与环境交互来学习最优策略。其基本思想是通过不断尝试和试错来找到一种能够最大化长期累积回报的策略。强化学习由状态、动作、奖励和策略四个基本元素组成。在路径规划问题中，状态可以表示为

2024-12-14 约9.23千字 18页立即下载

基于强化学习的无人机三维空间路径规划研究.pdf 摘要 无人机具有体积小、机动性强和成本低等优点，被广泛应用于侦查、救灾、物资运输等领域。在其执行飞行任务的三维空间中，空间结构复杂且存在不同数量的静态或动态障碍物，导致任务难度增大，而路径规划是保证任务成功的重要前提之一，现已成为无人机领域的研究热点。本文围绕无人机在三维空间中的路径规划问题进行了深入研究，主要研究内容及创新如下： (1)针对无人机在三维静态环境下使用Q-learning算法进行路径规划时稀疏奖励、收敛速度慢及对同一障碍重复学习导致学习效率低的问题，对使用 Q-learning算法解决路径规划问题提出了三点改进方法。第一点，提出了基于人工蜂群算法的子目标选择与更新机

2025-06-08 约9.85万字 67页立即下载

一种多无人机网络下基于深度强化学习的时隙分配方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117750509A (43)申请公布日2024.03.22 (21)申请号202311751274.XH04B7/185(2006.01)

2024-03-19 约1.12万字 12页立即下载