?一、邊緣計(jì)算架構(gòu)下最優(yōu)異構(gòu)路徑規(guī)劃模型
我們考慮一個(gè)已經(jīng)布設(shè)好的移動(dòng)邊緣計(jì)算場(chǎng)景，在該場(chǎng)景下已部署了一系列的無(wú)線接入點(diǎn)、移動(dòng)邊緣云（微云）以及無(wú)線充電樁。用A=邀a0,a1，…，am妖表示無(wú)線接入點(diǎn)集合，S=邀s0,s1，…，sn妖表示微云集合，B=邀b0,b1，…，bl妖表示無(wú)線充電樁集合?？紤]實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景為城市，可假設(shè)無(wú)線接入點(diǎn)已完全覆蓋需偵測(cè)的場(chǎng)所。同時(shí)為節(jié)約成本，所有的微云及充電樁都將被部署在無(wú)線接入點(diǎn)所在處。因此，可用集合A表示無(wú)線接入點(diǎn)、微云、無(wú)線充電樁集合。當(dāng)S(j)=1時(shí)，則無(wú)線接入點(diǎn)aj處也同時(shí)部署了微云；否則S(j)=0。而B(j）則用來(lái)表示無(wú)線接入點(diǎn)aj與無(wú)線充電樁的共存情況。
在該環(huán)境下，一組異構(gòu)移動(dòng)設(shè)備從地、空分別布防，實(shí)時(shí)無(wú)縫的監(jiān)控地面的情況。用集合D=邀d0,d1，…，dk妖表示k個(gè)移動(dòng)偵測(cè)設(shè)備?？紤]各類設(shè)備在移動(dòng)速度、最大電量等方面各不相同，用θimax和pimax分別表示移動(dòng)設(shè)備di所能達(dá)到的最高移動(dòng)速度和最大可用電量。同時(shí)，我們將移動(dòng)偵測(cè)設(shè)備可停留的位置離散化，并給每個(gè)位置編號(hào)邀0,1，…，J妖，并考慮移動(dòng)設(shè)備的兩種狀態(tài)：偵測(cè)、傳輸。設(shè)t時(shí)刻，設(shè)備di所在位置為L(zhǎng)(i,t）=邀0,1，…，J妖，狀態(tài)為R(i,t）=邀1,0妖分別對(duì)應(yīng)傳輸和偵測(cè)狀態(tài)。則每個(gè)移動(dòng)偵測(cè)設(shè)備的移動(dòng)能耗可抽象為：
函數(shù)D(A,B）計(jì)算A、B兩點(diǎn)間的距離，αi為移動(dòng)政策設(shè)備i移動(dòng)單位距離的平均能耗。城市場(chǎng)景下k個(gè)移動(dòng)偵測(cè)設(shè)備在T時(shí)刻內(nèi)的總移動(dòng)能耗可抽象為：
這些移動(dòng)設(shè)備將按照固定的路線移動(dòng)，相互協(xié)調(diào)配合完成整個(gè)城市范圍內(nèi)的偵測(cè)覆蓋。這里我們定義偵測(cè)覆蓋包括時(shí)域和空間上的覆蓋要求，即每個(gè)偵測(cè)點(diǎn)在一定時(shí)間τ內(nèi)至少被一個(gè)偵測(cè)設(shè)備訪問(wèn)一次。用二元變量x(i,t,j）表示偵測(cè)設(shè)備di在t時(shí)刻是否能覆蓋偵測(cè)區(qū)域j∈邀0,1，…，J妖。則偵測(cè)區(qū)域的覆蓋性要求可表達(dá)為：
同時(shí)為了保證服務(wù)的低延時(shí)，T時(shí)刻內(nèi)數(shù)據(jù)至少要上傳至微云一次，即：
此外，每臺(tái)移動(dòng)設(shè)備的可用電量受到上下限約束，其任意時(shí)刻可用電量大于零：
其中，Pt(i）為移動(dòng)設(shè)備di在t時(shí)刻的初始能量，其最大不超過(guò)di電池的最大容量pimax:
同時(shí)，該移動(dòng)設(shè)備的移動(dòng)速度不會(huì)超過(guò)其所能達(dá)到的最高移動(dòng)速度：
將移動(dòng)邊緣場(chǎng)景下移動(dòng)異構(gòu)終端的路徑規(guī)劃問(wèn)題抽象化，以最小化系統(tǒng)總移動(dòng)能耗（式（2））為目標(biāo)，兼顧安防場(chǎng)景的覆蓋性需求（式（3））、服務(wù)的延時(shí)需求（式（4））、移動(dòng)設(shè)備的電量約束（式（5）、（6））、速度約束（式（7）），可建立安防場(chǎng)景下最優(yōu)偵測(cè)路徑規(guī)劃問(wèn)題。
然而，可證明旅行商問(wèn)題可規(guī)約為最優(yōu)異構(gòu)路徑規(guī)劃的特殊情況，因此最優(yōu)異構(gòu)路徑規(guī)劃也為NP難問(wèn)題。
?二、部分源代碼
clc;clear;close all;
tic;
global N; %divide [0,1][0,1] map into NN grid
global N2; % divide [0,1][0,1] map into N2N2 grid when calculating weight matrix
global EPISOD_SUM;
global n; % parameter in sigmoid demand function
global B; % parameter in sigmoid demand function
global OBSER_RADIS; % observe radius 0<x<1
global SERVICE_RADIS; % the radius within which a TU can be served
global stepWay; % UAV one step length
global TU_info; % TUs location matrix
global TU_demand_matrix; % TUs service demand weight matrix
global K; %risk coefficient
global M; %service demand coefficient
global imgnum;
global plotFigure;
%% Customized parameters
K=20;
M=1;
isSigmoid=1; % 1-sigmoid,0-linear
plotFigure=1; % 1-Plotting,0-No plotting
%% map information
N=20;
N2=50;
EPISOD_SUM=20*N;
n=2;
B=8;
%% UAV information
OBSER_RADIS=0.2;
SERVICE_RADIS=0.2;
stepWay=0.02;
%% RUN
fprintf(‘K = %.1f, M = %.3f \n’,K,M);
TU_info=getTU_info;
if(isSigmoid==1)
fprintf(‘Using sigmoid demand function.\n’);
TU_demand_matrix=TU_demand;
else
fprintf(‘Using linear demand function.\n’)
TU_demand_matrix=TU_demand_linear;
end
COUNT=zeros(1,size(TU_info,1)); % count each TU service time
initialize;
drawBackground;
main_UAVs;
%% Print results
[PL,ServiceRate,Risk]=measure;
toc;
?三、運(yùn)行結(jié)果
?四、matlab版本及參考文獻(xiàn)
1 matlab版本
2014a
2 參考文獻(xiàn)
[1]強(qiáng)士卿,孫瀅.城市安防場(chǎng)景下基于邊緣計(jì)算的三維偵測(cè)路徑規(guī)劃[J].工業(yè)控制計(jì)算機(jī). 2019,32(12)文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-798236.html
3 備注
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到了這里，關(guān)于【無(wú)人機(jī)】強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多無(wú)人機(jī)移動(dòng)邊緣計(jì)算與路徑規(guī)劃【含Matlab源碼 2426期】的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
