-
公开(公告)号：CN117647995A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311647590.2
申请日：2023-12-04
Applicant: 南昌大学
IPC: G05D1/46 , G06Q10/0835 , G06Q10/047 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的物流无人机轨迹设计方法及系统，该方法包括：初始化轨迹模型参数，所述轨迹模型参数包括无人机起点位置信息、用户总数量、每个用户的位置信息、无人机参数信息、无人机飞行速度；根据所述第一轨迹模型参数得到最佳配送顺序和最佳初始轨迹；将所述最佳初始轨迹输入至预设神经网络模型以对所述最佳初始轨迹优化后得到最优飞行轨迹。本发明能够充分考虑无人机的配送顺序与无人机飞行速度对总能耗的影响，初步降低了无人机的能耗。在无人机初始轨迹的基础上使用深度强化学习来达到能耗与中断时间的平衡，优化后的无人机总中断时间明显低于初始轨迹的总中断时间。
Search Results
1
records
(took 0.011 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
