【摘 要】
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针对一般WSN多目标协同跟踪研究中优化目标单一的缺点,提出了一种基于Q学习的多目标耦合协同任务分配。算法提出了合簇的方法以解决多目标耦合情形的网络任务分配竞争冲突问
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,南京航空航天大学江苏省物联网与控制技术重点实验室
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针对一般WSN多目标协同跟踪研究中优化目标单一的缺点,提出了一种基于Q学习的多目标耦合协同任务分配。算法提出了合簇的方法以解决多目标耦合情形的网络任务分配竞争冲突问题,首先,采用Q学习方法选取多目标相遇阶段的最优合簇时机,同时拟定合适的Q学习函数和回报函数,得出目标并行阶段最优簇首切换方案。然后,在保证剩余能量的前提下,利用设计的信息效用函数和动态最小簇成员数目给出不同阶段最优簇首及簇成员的选择,最后,根据目标特征标签分离目标信息。仿真结果表明,算法可以对多目标跟踪的耦合情形进行优化,能够满足跟踪精度的需求,具有降低系统能量消耗的优点,能够较好得延长网络的生命周期。
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