任务完成率提升30%
通过数字孪生对深度Q网络进行预训练，为无人机提供初始Q值，减少在线训练轮次，并动态重分配任务以应对时变特征。
Tang, Xin · 李晓欢 · 余荣 · 吴远 · 业经 · Tang, Fengzhu
IEEE Internet of Things Journal 2023
通过数字孪生预训练深度Q网络，为无人机提供更准确的Q值，从而更好地适应任务时间约束的动态变化。
数字孪生辅助的深度强化学习能够优化任务分配策略，减少无人机不必要的能量消耗，从而提高整体能效。
数字孪生预训练得到的Q值直接用于无人机的深度Q网络，避免了从零开始训练，大幅缩短了在线学习时间。