【摘 要】
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针对集群无人机背景下定向天线网络拓扑设计的NP-hard特点,基于网络高抗毁、低功耗、高稳定性等要求,以抗毁性(3-连通)、链路量、链路功耗和稳定性为奖励,提出了一种具有精英
【机 构】
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空军工程大学基础部,空军工程大学空管领航学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472443)
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针对集群无人机背景下定向天线网络拓扑设计的NP-hard特点,基于网络高抗毁、低功耗、高稳定性等要求,以抗毁性(3-连通)、链路量、链路功耗和稳定性为奖励,提出了一种具有精英策略的深度强化学习通信网络拓扑生成算法,验证了精英经验池加速训练效果。与传统DQN相比,引入精英经验池能够有效加速模型收敛,训练时间减少3倍以上。与遗传算法相比,算法分离了训练与使用过程,当网络训练完成后,能够根据场景需要实时计算通信网络拓扑。实验阶段设计了随机给定空间位置的6节点、10节点、24节点和36节点的3-连通通信网络拓扑。
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