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1. 基于鲁棒Restless Bandits模型的多水下自主航行器任务分配策略

李鑫滨, 章寿涛, 闫磊, 韩松

计算机应用 2019, 39 (10): 2795-2801. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019020341

摘要（368）

PDF （1025KB）（412）

针对水下监测网络中多自主航行器（AUV）协同信息采集任务分配问题进行了研究。首先，为了同时考虑系统中目标传感器的节点状态与声学信道状态对AUV任务分配问题的影响，构建了水声监测网络系统的综合模型；其次，针对水下存在的多未知干扰因素并考虑了模型产生不精确的情况，基于强化学习理论将多AUV任务分配系统建模为鲁棒无休止赌博机问题（RBP）。最后，提出鲁棒Whittle算法求解所建立的RBP，从而求解得出多AUV的任务分配策略。仿真结果表明，在干扰环境下与未考虑干扰因素的分配策略相比，在系统分别选择1、2、3个目标时，鲁棒AUV分配策略对应的系统累计回报值参数的性能分别提升了5.5%、12.3%和9.6%，验证了所提方法的有效性。

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2. 基于Stackelberg博弈的双层水下传感器网络功率分配算法

李鑫滨, 王贝, 韩松

计算机应用 2017, 37 (3): 730-735. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.730

摘要（546）

PDF （944KB）（465）

针对水下传感器协作通信网络中能量消耗严重的问题，为了平衡节点间的能量消耗，同时提高系统的信道容量，提出了基于节点剩余能量的分布式博弈功率分配算法。将用户节点和中继节点间的交易模型构建为双层的Stackelberg博弈，使剩余能量少的节点提供较少的功率进行转发服务，反之则提供较多的功率进行服务，从而平衡节点间的能量消耗。与未考虑剩余能量的算法相比，在有2、3和4个中继节点时，信道容量分别提升了9.4%、23.1%和16.7%。仿真结果表明，该算法不仅提高了系统总的信道容量，而且延长了水下传感器协作通信网络的生存时间。

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