Strategic Coordination of Drones via Short-term Distributed Optimization and Long-term Reinforcement Learning
作者: Chuhao Qin, Evangelos Pournaras
分类: cs.RO, cs.LG, cs.MA
发布日期: 2023-11-16 (更新: 2025-11-12)
备注: 23 pages, 16 figures, accepted by Applied Soft Computing
💡 一句话要点
提出混合优化方法以解决无人机群体任务分配问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 无人机群体 任务分配 深度强化学习 集体学习 动态环境 优化方法 智能交通 能源效率
📋 核心要点
- 现有的无人机群体任务分配方法在长期适应性和计算复杂度上存在显著不足，导致效率低下。
- 本文提出了一种混合优化方法，结合长期深度强化学习与短期集体学习，以实现无人机的高效协调。
- 实验结果显示，所提方法在任务完成效率上比现有最先进的集体学习和DRL方法分别提高了27.83%和23.17%。
📝 摘要（中文）
本文针对大规模动态时空环境中自主无人机群体的任务分配问题进行研究。当每架无人机独立决定导航、感知和充电选项时，集体决策成为一个NP难度的去中心化组合优化问题。现有方法存在显著局限性：分布式优化方法如集体学习缺乏长期适应性，而集中式深度强化学习（DRL）则面临高计算复杂度、可扩展性和隐私问题。为克服这些挑战，本文提出了一种新颖的混合优化方法，将长期DRL与短期集体学习相结合。通过大量实验，结果表明该方法在能效、准确性和可持续性方面优于现有的集体学习和DRL方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决无人机群体在动态环境中进行自主任务分配的问题。现有方法在长期适应性和计算复杂度上存在显著不足，导致效率低下。
核心思路：论文提出的混合优化方法结合了长期深度强化学习和短期集体学习，使无人机能够在高层次上制定策略，同时在短期内进行有效的任务协调。
技术框架：该方法的整体架构包括两个主要模块：长期策略生成模块（基于DRL）和短期任务协调模块（基于集体学习）。无人机通过DRL确定飞行方向和充电行为，并利用集体学习进行短期的感知和导航任务协调。
关键创新：最重要的技术创新在于将长期和短期决策相结合，充分发挥两者的优势，克服了传统方法的局限性。
关键设计：在参数设置上，采用了适应性的学习率和损失函数设计，以确保模型在动态环境中的稳定性和效率。网络结构方面，使用了深度神经网络来处理复杂的状态空间，提升了决策的准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的混合优化方法在任务完成效率上比现有的最先进的集体学习方法提高了27.83%，比深度强化学习方法提高了23.17%。这些结果验证了短期和长期决策结合的有效性，显著提升了无人机群体的能效和准确性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括城市交通监控、环境监测和灾害响应等。通过高效的无人机群体协调，可以实现更为智能化的城市管理和资源调配，提升应急响应能力，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
This paper addresses the problem of autonomous task allocation by a swarm of autonomous, interactive drones in large-scale, dynamic spatio-temporal environments. When each drone independently determines navigation, sensing, and recharging options to choose from such that system-wide sensing requirements are met, the collective decision-making becomes an NP-hard decentralized combinatorial optimization problem. Existing solutions face significant limitations: distributed optimization methods such as collective learning often lack long-term adaptability, while centralized deep reinforcement learning (DRL) suffers from high computational complexity, scalability and privacy concerns. To overcome these challenges, we propose a novel hybrid optimization approach that combines long-term DRL with short-term collective learning. In this approach, each drone uses DRL methods to proactively determine high-level strategies, such as flight direction and recharging behavior, while leveraging collective learning to coordinate short-term sensing and navigation tasks with other drones in a decentralized manner. Extensive experiments using datasets derived from realistic urban mobility demonstrate that the proposed solution outperforms standalone state-of-the-art collective learning and DRL approaches by $27.83\%$ and $23.17\%$ respectively. Our findings highlight the complementary strengths of short-term and long-term decision-making, enabling energy-efficient, accurate, and sustainable traffic monitoring through swarms of drones.