A Double Q-Learning Approach for Navigation of Aerial Vehicles with Connectivity Constraint
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the trajectory optimization problem for an aerial vehicle with the mission of flying between a pair of given initial and final locations. The objective is to minimize the travel time of the aerial vehicle ensuring that the communication connectivity constraint required for the safe operation of the aerial vehicle is satisfied. We consider two different criteria for the connectivity constraint of the aerial vehicle which leads to two different scenarios. In the first scenario, we assume that the maximum continuous time duration that the aerial vehicle is out of the coverage of the ground base stations (GBSs) is limited to a given threshold. In the second scenario, however, we assume that the total time periods that the aerial vehicle is not covered by the GBSs is restricted. Based on these two constraints, we formulate two trajectory optimization problems. To solve these non-convex problems, we use an approach based on the double Q-learning method which is a model-free reinforcement learning technique and unlike the existing algorithms does not need perfect knowledge of the environment. Moreover, in contrast to the well-known Qlearning technique, our double Q-learning algorithm does not suffer from the over-estimation issue. Simulation results show that although our algorithm does not require prior information of the environment, it works well and shows near optimal performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».