基于模型预测控制的无人机配送系统最优路径规划与成本最小化
人工智能
2025-03-26 v1 多智能体系统
摘要
在本研究中，我们将无人机配送问题表述为控制问题，并使用模型预测控制（MPC）求解。我们进行了两个实验：第一个是在维度较低、挑战性较小的网格世界环境中进行，第二个是在更高维度并增加复杂性的环境中进行。MPC 方法与三种流行的多智能体强化学习（MARL）方法进行了基准比较：独立 Q 学习（IQL）、联合动作学习器（JAL）和价值分解网络（VDN）。结果表明，MPC 方法能更快地解决问题，并且需要更少的最佳无人机数量来实现最小化成本并导航最优路径。
引用
@article{arxiv.2503.19699,
title = {Optimal Path Planning and Cost Minimization for a Drone Delivery System Via Model Predictive Control},
author = {Muhammad Al-Zafar Khan and Jamal Al-Karaki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.19699},
year = {2025}
}
备注
15 pages, 5 figures, Submitted to the 2025 International Conference on Artificial Intelligence, Computer, Data Sciences and Applications