元强化学习算法

自适应新任务

针对太阳能无人机辅助物联网数据收集，提出一种元强化学习算法，通过联合优化轨迹、调度与卸载策略，提升对新任务的适应能力。

Yi, Mengjie · 王玺钧 · 刘娟 · 张琰 · 侯蓉晖

IEEE Transactions on Communications 2025

技术优势

能量消耗更低

联合优化轨迹、调度和卸载策略，减少无人机飞行和数据传输的能耗。

适应新任务更快

在深度强化学习中加入元学习，使学到的策略能快速迁移到新任务。

应用场景

• 无人机数据收集：用太阳能无人机替代人工或固定基站，在偏远地区收集物联网数据。
• 自主决策：让无人机自主决定飞行路径、节点调度和卸载，减少人工干预。
• 物联网网关：无人机作为移动网关，收集并转发传感器数据到数据中心。
• 太阳能供电系统：利用太阳能维持无人机能量水平，延长作业时间。
• 移动机器人调度：将无人机视为移动机器人，优化其服务多个节点的调度策略。