发明专利已授权

一种基于深度强化学习的无人机辅助资源分配方法

📄 申请号：CN202010644395.4 📄 发布日：2026/06/12

著录项目信息

申请日

2020-07-07

公开号

CN111915142B

公开日

2024-04-12

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_0631

IPC 分类号

G06Q10_0631 , G06N3_04 , G06N3_092 ,

技术画像

所属领域

资源分配方法人工智能算法无线通信无线资源分配无人机强化学习深度强化学习资源分配方法

应用场景

无人机通信, 应急通信, 移动边缘计算, 物联网数据采集, 无线网络优化

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摘要

本发明提供一种基于深度强化学习的无人机辅助资源分配方法，包括以下步骤：S1：构建深度强化学习模型，得到神经网络，并初始化神经网络参数；S2：获取智能设备产生的计算任务信息并整合成系统状态St；S3：输入系统状态St对神经网络进行训练，得到系统动作At；S4：根据系统动作At计算得到相应的总开销Ctotal；S5：根据总开销Ctotal训练神经网络，得到使总开销最小化的系统动作；S6：完成神经网络的训练，按照得到的使总开销最小化的系统动作进行资源分配。本发明提供一种基于深度强化学习的无人机辅助资源分配方法，解决了目前工业物联网智能设备的计算任务时间延迟和能量消耗都比较高的问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种电缆的裁切装置

当前第 / 件

一种基于DAG网络的无线充电安全交易方法

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G06Q10_00 G06Q10_02 G06Q10_04 G06Q10_047 G06Q10_06 G06Q10_063 G06Q10_0631 G06Q10_0633 G06Q10_0635 G06Q10_0637 G06Q10_0639 G06Q10_067 G06Q10_08 G06Q10_083 G06Q10_0831 G06Q10_0832 G06Q10_0833 G06Q10_0834 G06Q10_0835 G06Q10_0836 G06Q10_087 G06Q10_0875 G06Q10_10 G06Q10_105 G06Q10_1053 G06Q10_107 G06Q10_109 G06Q10_1091 G06Q10_1093 G06Q10_20 G06Q10_30 覆盖31个领域

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