图卷积韧性策略

自主恢复无人集群

该策略结合图卷积与近端策略优化，能从恢复视角自主应对无人武器系统体系中的不确定干扰。

孙擎 · 李鸿旭 · Yuanfu, Zhong · Ren, Kezhou · Zhang, Yingchao

Reliability Engineering and System Safety 2024

技术优势

策略更自主

利用深度强化学习，无需人工干预即可学习不同干扰场景下的韧性增强策略。

训练更高效

通过引入协作动作韧性贡献指数指导的近端策略优化算法，提升训练效率。

性能更优

大量仿真实验与五种同类算法对比，证明了所提策略的有效性、适应性和优越性。

能落地调度

可为决策者提供有价值的调度方案，指导无人武器系统体系可靠运行。

应用场景

• 无人机集群：在无人机集群遭受干扰后，自主生成恢复行动方案以维持任务能力。
• 机器人集群：为机器人集群提供韧性增强的调度决策，降低不确定干扰的影响。
• 具身智能：通过强化学习实现从经验中自主学习恢复策略，体现具身智能的自主性。
• 先进机器人：为先进机器人系统的可靠运行提供基于深度强化学习的韧性增强调度方案。