IEEE TEVC,基于K-means与DQN辅助元启发式算法的多目标两栖无人艇调度模型

1.摘要

随着无人艇(USV)和两栖无人艇(AUSV)技术的发展,多艇协同调度受到关注,但现有研究主要面向传统USV,对同时具备水面航行和陆地行驶能力的AUSV调度研究不足。本文研究带障碍规避的多目标AUSV调度问题,在统一框架内同时最小化最大完工时间和总能耗。研究建立序列型与位置型两种互补的数学模型;采用改进A*计算兼顾水陆模式切换的可行路径;以人工蜂群(ABC)、遗传算法(GA)、粒子群(PSO)和Jaya算法为核心搜索器,引入三种K-means初始化策略、七种问题特征局部搜索算子,以及依据状态特征和目标变化选择算子的深度Q网络(DQN)。

2.前置知识

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