基于博弈论学习的无线传感节点数据检索路径规划与任务分配
机器学习
2025-08-26 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
本文讨论了采用差动驱动的移动机器人进行能源高效地向 stationary传感器节点检索数据的路径规划与任务分配问题。给定一组机器人和一组目标(无线传感器节点)，规划器计算每个机器人如果需要访问部分或整个目标集合所能做出的所有可能路径。每个路径段依赖于最小能源路径规划算法。计算完所有可能的路径段后，形成一个惩罚总能源消耗的效用函数。与依赖于NP难Mobile Element Scheduling(MES)混合整数线性规划(MILP)问题的方法不同，本文采用博弈论的元素。建议的方法由于大多数实际原因而快速收敛，从而允许其在近实时应用程序中使用。提供仿真结果以突出所开发算法的效率。
引用
@article{arxiv.2411.14618,
title = {Active Learning-Based Optimization of Hydroelectric Turbine Startup to Minimize Fatigue Damage},
author = {Vincent Mai and Quang Hung Pham and Arthur Favrel and Jean-Philippe Gauthier and Martin Gagnon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.14618},
year = {2025}
}
备注
Published in Renewable Energy