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MatD3
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AI框架提升无人机网络安全性和能效
研究人员开发了一种新颖的框架，用于优化动态无人机（UAV）网络的部署，重点关注在易受威胁环境中的能效和运行安全。该方法采用威胁感知的K-means算法进行初始放置和聚类，然后进行最优匹配阶段以分配无人机并最小化能耗。多智能体孪生延迟深度确定性策略梯度（MATD3）算法随后动态调整轨迹、功率和用户关联。仿真结果表明，该框架实现了零安全违规，并在能效和收敛速度方面优于其他学习方法和非聚类基线。
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新的OGR-MARL框架增强了USV的协同追击能力
研究人员开发了OGR-MARL，一个新颖的多智能体强化学习框架，专为受限港口水道中异构无人水面载具（USV）的协同追击场景设计。该框架集成了共享逃避者信念、角色条件选项目标和自适应规则惩罚，使MARL算法能够学习纠正性动作，而不是从头开始。当使用各种MARL骨干实例化时，OGR-MASAC展示了75.0%的捕获率和卓越的协调性，并通过零样本迁移到更复杂的地图显示出有希望的泛化能力。