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針對無人機輔助采集無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)時各節(jié)點數(shù)據(jù)產(chǎn)生速率隨機和匯聚節(jié)點狀態(tài)不一致的場景，提出基于Q學習的非連續(xù)無人機軌跡規(guī)劃算法Q-TDUD，以提高無人機能量效率和數(shù)據(jù)采集效率?；诟鞴?jié)點在周期內(nèi)數(shù)據(jù)產(chǎn)生速率的隨機性建立匯聚節(jié)點的匯聚延時模型，應用強化學習中的Q學習算法將各匯聚節(jié)點的延遲時間和采集鏈路的上行傳輸速率歸一化到獎勵函數(shù)中，通過迭代計算得到最佳非連續(xù)無人機飛行軌跡。實驗結(jié)果表明，與TSP- continues TSP、NJS- continues和NJS算法相比，Q-TDUD算法能夠縮短無人機的任務完成時間，提高無人機能效和數(shù)據(jù)采集效率。
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