控制理论与应用

作者：杨潇,郭一楠,吉建娇,刘旭

单位：中国矿业大学,中国矿业大学,中国矿业大学,中国矿业大学

关键词：异构群智感知; 多目标优化; 强化学习; 近端策略优化

基金：国家自然科学基金项目(61973305, U23A20340, 52121003), 国家重点研发计划项目(2022YFB4703700)资助.

现有移动群智感知系统的任务指派主要面向单一类型移动用户展开,对于存在多种类型移动用户的异构群智感知任务指派研究相对缺乏.为此,针对异质移动用户,定义其区域可达性,并给出感知子区域类型划分.进而,兼顾感知任务数量和移动用户规模的时变性,构建了动态异构群智感知系统任务指派的多目标约束优化模型.模型以最大化感知质量和最小化感知成本为目标,综合考虑用户的最大任务执行数量、无人机的受限工作时间等约束.为解决该优化问题,提出一种基于近端策略优化的多目标进化优化算法.采用近端策略优化,根据种群的当前进化状态,选取具有最高奖励值的进化算子,生成子代种群.面向不同异构群智感知实例,与多种算法的对比实验结果表明,所提算法获得的Pareto最优解集具有最佳的收敛性和分布性,进化算子选择策略可以有效提升对时变因素的适应能力,改善算法性能.

来源：2024年第6期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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