本發明設計了一種利用深度強化學習模型Graph Attention based Pointer Network(GAPN)為無線傳感器網絡中的無人車向傳感器節點進行充電的路徑規劃方法。流程包括如下步驟:(1)收集無線傳感網絡中每個節點的位置坐標信息及其電量狀況(2)根據收集的數據生成與其位置信息相同分布的訓練數據集和測試數據集;(3)將制作好的數據集用于GAPN模型訓練;(4)將收集到的節點信息輸入到完成訓練的GAPN模型中,通過模型的處理,輸出最終的訪問節點序列。本發明基于深度強化學習和圖神經網絡的方法提出了一種解決無人充電車路徑規劃的策略,提高了無線傳感網絡的工作效率,延長了網絡的生命周期。
聲明:
“基于深度強化學習的無人車充電路徑規劃方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)