作者：李鑫滨,章寿涛,闫磊,韩松 单位：四川省计算机学会;中国科学院成都分院 出版：《计算机应用》2019年第10期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJY2019100020 DOC编号：DOCJSJY2019100029 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对水下监测网络中多自主航行器(AUV)协同信息采集任务分配问题进行了研究。首先，为了同时考虑系统中目标传感器的节点状态与声学信道状态对AUV任务分配问题的影响，构建了水声监测网络系统的综合模型；其次，针对水下存在的多未知干扰因素并考虑了模型产生不精确的情况，基于强化学习理论将多AUV任务分配系统建模为鲁棒无休止赌博机问题(RBP)。最后，提出鲁棒Whittle算法求解所建立的RBP，从而求解得出多AUV的任务分配策略。仿真结果表明，在干扰环境下与未考虑干扰因素的分配策略相比，在系统分别选择1、2、3个目标时，鲁棒AUV分配策略对应的系统累计回报值参数的性能分别提升了5.5%、12.3%和9.6%，验证了所提方法的有效性。

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