Sea-Based UAV Network Resource Allocation Method Based on an Attention Mechanism
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
As humans continue to exploit the ocean, the number of UAV nodes at sea and the demand for their services are increasing. Given the dynamic nature of marine environments, traditional resource allocation methods lead to inefficient service transmission and ping-pong effects. This study enhances the alignment between network resources and node services by introducing an attention mechanism and double deep Q-learning (DDQN) algorithm that optimizes the service-access strategy, curbs action outputs, and improves service-node compatibility, thereby constituting a novel method for UAV network resource allocation in marine environments. A selective suppression module minimizes the variability in action outputs, effectively mitigating the ping-pong effect, and an attention-aware module is designed to strengthen node-service compatibility, thereby significantly enhancing service transmission efficiency. Simulation results indicate that the proposed method boosts the number of completed services compared with the DDQN, soft actor–critic (SAC), and deep deterministic policy gradient (DDPG) algorithms and increases the total value of completed services.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Sea-Based UAV Network Resource Allocation Method Based on an Attention Mechanism
- Date Crossref
- 17/09/2024
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Civil Aviation University of China pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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PLA 306 Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Naval Aviation University Shandong Provincial Key Laboratory pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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PLA 92522 Unit pays non établi dans la noticeInstitution
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PLA 91001 Unit pays non établi dans la noticeInstitution
Civil Aviation University of China, PLA 306 Hospital et Shandong Provincial Key Laboratory — Naval Aviation University, avec 2 autres affiliations.
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