Piggybacking on UAV Package Delivery Systems to Simultaneously Provide Wireless Coverage: A Deep Reinforcement Learning-Based Trajectory Design
Notice bibliographique
Résumé
Various studies have explored the possibility of utilizing unmanned aerial vehicles (UAVs) as last-mile package delivery agents and aerial base stations in recent years. Despite the tremendous attention in these applications, nearly all of the studies assumed that the UAVs are serving just one purpose, but not both simultaneously; however, for a number of reasons, such as traffic congestion in the sky and energy & resource inefficiency problems, it seems more suitable for the UAVs to be serving several services concurrently. A few papers investigated the case in which the UAV acts as both a package delivery agent and a wireless transceiver, but in all of them, package delivery time constraints were never considered. Stemming from the observation that there are various ongoing industrial projects in UAV-based package delivery, we investigate the possibility of piggybacking on UAV-based package delivery infrastructures to also provide wireless coverage, and consider the problem of designing UAV trajectories that maximize the cumulative downlink sum rate of the ground communication users while simultaneously delivering packages under strict delivery time constraints. We use deep Q-learning (DQL) to solve this optimization problem, and demonstrate the successful formulation & implementation of our algorithm through several simulations.
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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 ».