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| 稿件标题： | 基于深度强化学习的无人机集群预测性维修决策算法 |
| 稿件作者： | 吴其隆,冯强,任羿,孙博 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2024.11.036 |
| 科学编辑： | 曹立佳 博士（四川轻化工大学 副教授） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 无人机集群；预测性维修；深度强化学习；决策规划；可靠性 |
| 文章摘要： | 预测性维修是提升无人机（unmanned aerial vehicles,UAV）集群可靠性的关键工作之一。其难点在于UAV集群结构上的多层级、部件退化的不均衡性以及维修时序的高影响性。本文分析了UAV集群运行与维护过程，提出了UAV集群预测性维修的问题模型，剖析了其NP-hard特征。构建了基于深度Q网络（deep Q-network，DQN）的解决框架，给出了相应的深度强化学习算法。最后以10个编队，每队14架UAV的集群为例开展了案例验证工作，实验表明，所提出的方法在长期运行过程中，能够高效稳定地提供预测性维修决策方案，提升了在高维非线性状态动作空间下的维修收益。 |
| 引用本文格式： | 吴其隆,冯强,任羿,等.基于深度强化学习的无人机集群预测性维修决策算法［J］.兵器装备工程学报，2024，45(11)：283-290. WU Qilong, FENG Qiang, REN Yi, et al.A predictive maintenance decision algorithm for UAV swarms based on deep reinforcement learning［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2024，45(11)：283-290. |
| 出版时间： | 2024年11月 |
| 收稿日期： | 2023-12-14 |
| 修回日期： | 2024-01-12 |
| 录用日期： | 2024-02-21 |
| 上线时间： | 2024年11月30日 |
| 浏览次数： | 194 |
| 下载次数： | 21 |
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