Matlab深度强化学习的多无人机辅助边缘计算网络路径规划

复现代码，带参考文献及简单介绍。

在多无人机辅助的边缘计算网络中，路径规划是一个关键问题，它涉及到如何高效地分配资源、优化通信以及确保任务的成功执行。深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）因其能够处理复杂的决策过程而被广泛应用于此类问题中。下面提供一个简化版的MATLAB代码示例，演示如何使用DRL进行多无人机的路径规划。

简介

该示例展示了如何使用深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）算法来解决多无人机的路径规划问题。DDPG是一种结合了策略梯度和函数逼近技术的强化学习方法，适用于连续动作空间的问题。在这个场景中，每个无人机被视为一个智能体，它们需要通过与环境交互来学习最优的飞行路径，以最大化某种形式的累积奖励（例如，最小化总飞行距离或时间）。

参考文献

• Lillicrap, Timothy P., et al. “Continuous control with deep reinforcement learning.” arXiv preprint arXiv:1509.02971 (2015).
• He, Yuxin, et al. “Multi-UAV-Assisted Mobile Edge Computing: A Deep Reinforcement Learning Approach.” IEEE Transactions on Vehicular Technology 69.3 (2020): 3125-3138.

MATLAB代码示例

% 初始化环境参数
numUAVs = 3; % 无人机数量
observationInfo = rlNumericSpec([numUAVs*4 1]); % 每个无人机的位置和速度信息
actionInfo = rlNumericSpec([numUAVs 2]); % 无人机的动作：x,y方向的速度调整
env = rlPredefinedEnv('Custom'); % 使用自定义环境

% 创建DDPG智能体
agentOptions = rlDDPGAgentOptions();
agentOptions.SampleTime = 0.1;
agentOptions.DiscountFactor = 0.99;
agentOptions.MiniBatchSize = 64;
agentOptions.ExperienceBufferLength = 1e6;
actorNetwork = createActorNetwork(numUAVs);
criticNetwork = createCriticNetwork(numUAVs);
agent = rlDDPGAgent(actorNetwork, criticNetwork, agentOptions);

% 定义训练选项
trainOpts = rlTrainingOptions;
trainOpts.MaxEpisodes = 1000;
trainOpts.MaxStepsPerEpisode = 500;
trainOpts.StopTrainingCriteria = "AverageReward";
trainOpts.StopTrainingValue = -10;

% 训练智能体
trainingStats = train(agent, env, trainOpts);

% 测试经过训练的智能体
testEnvironment(env, agent);

function actorNetwork = createActorNetwork(numUAVs)
    layers = [
        featureInputLayer(numUAVs*4)
        fullyConnectedLayer(400)
        reluLayer
        fullyConnectedLayer(300)
        reluLayer
        fullyConnectedLayer(numUAVs*2)
        tanhLayer];
    actorNetwork = dlnetwork(layers);
end

function criticNetwork = createCriticNetwork(numUAVs)
    statePath = [
        featureInputLayer(numUAVs*4)
        fullyConnectedLayer(400)
        reluLayer];
    actionPath = [
        featureInputLayer(numUAVs*2)
        fullyConnectedLayer(400)
        reluLayer];
    commonPath = [
        additionLayer(2)
        reluLayer
        fullyConnectedLayer(300)
        reluLayer
        fullyConnectedLayer(1)];
    criticNetwork = layerGraph(statePath);
    criticNetwork = addLayers(criticNetwork, actionPath);
    criticNetwork = addLayers(criticNetwork, commonPath);
    criticNetwork = connectLayers(criticNetwork,'relu_1','add/in1');
    criticNetwork = connectLayers(criticNetwork,'relu_2','add/in2');
    criticNetwork = dlnetwork(criticNetwork);
end

function testEnvironment(env, agent)
    % 测试逻辑...
end

createCriticNetwork函数用于构建神经网络结构，你可以根据实际情况调整这些网络的层数和参数。最后，实现rlPredefinedEnv('Custom')中的环境接口是必要的，这取决于你希望模拟的具体场景。

为了实现多无人机辅助边缘计算网络路径规划的深度强化学习模型，并复现类似图中的可视化结果，我们需要编写一个较为复杂的MATLAB代码。这个代码将包括环境定义、智能体训练和结果可视化等部分。以下是一个简化版的示例代码，用于演示如何使用深度确定性策略梯度（DDPG）算法进行多无人机路径规划。

1. 环境定义

首先，我们需要定义一个简单的二维环境，其中包含多个目标点和障碍物。无人机需要在环境中移动以覆盖尽可能多的目标点，同时避免碰撞。

classdef UAVEnvironment < rl.env.RLEnvironment
    properties
        numUAVs = 3;
        gridSize = [10, 10];
        targetPoints = rand(5, 2) * gridSize; % 随机生成5个目标点
        observationRadius = 0.2;
        state = zeros(numUAVs * 4, 1); % 每个无人机的位置和速度信息
        actionRange = [-0.1, 0.1]; % 动作范围：x,y方向的速度调整
    end
    
    methods
        function env = UAVEnvironment()
            env.state(1:2:end) = rand(env.numUAVs, 1) * env.gridSize(1);
            env.state(2:2:end) = rand(env.numUAVs, 1) * env.gridSize(2);
        end
        
        function [observation, reward, isDone, info] = step(env, action)
            % 更新状态
            env.state(3:2:end) = action(1:env.numUAVs);
            env.state(4:2:end) = action(env.numUAVs+1:end);
            env.state(1:2:end) = env.state(1:2:end) + env.state(3:2:end);
            env.state(2:2:end) = env.state(2:2:end) + env.state(4:2:end);
            
            % 计算奖励
            reward = 0;
            for i = 1:env.numUAVs
                for j = 1:size(env.targetPoints, 1)
                    if norm(env.state([2*i-1, 2*i]) - env.targetPoints(j, :)) < env.observationRadius
                        reward = reward + 1;
                    end
                end
            end
            
            % 判断是否结束
            isDone = false;
            if all(env.state(1:2:end) <= 0 | env.state(1:2:end) >= env.gridSize(1) | ...
                   env.state(2:2:end) <= 0 | env.state(2:2:end) >= env.gridSize(2))
                isDone = true;
            end
            
            observation = env.state;
            info = struct();
        end
        
        function reset(env)
            env.state(1:2:end) = rand(env.numUAVs, 1) * env.gridSize(1);
            env.state(2:2:end) = rand(env.numUAVs, 1) * env.gridSize(2);
            observation = env.state;
        end
    end
end

2. 创建DDPG智能体

接下来，我们创建DDPG智能体并设置相关参数。

% 创建环境实例
env = UAVEnvironment();

% 创建DDPG智能体
agentOptions = rlDDPGAgentOptions();
agentOptions.SampleTime = 0.1;
agentOptions.DiscountFactor = 0.99;
agentOptions.MiniBatchSize = 64;
agentOptions.ExperienceBufferLength = 1e6;

actorNetwork = createActorNetwork(env.numUAVs);
criticNetwork = createCriticNetwork(env.numUAVs);

agent = rlDDPGAgent(actorNetwork, criticNetwork, agentOptions);

3. 训练智能体

然后，我们定义训练选项并开始训练智能体。

% 定义训练选项
trainOpts = rlTrainingOptions;
trainOpts.MaxEpisodes = 1000;
trainOpts.MaxStepsPerEpisode = 500;
trainOpts.StopTrainingCriteria = "AverageReward";
trainOpts.StopTrainingValue = -10;

% 训练智能体
trainingStats = train(agent, env, trainOpts);

4. 结果可视化

最后，我们编写一个函数来可视化训练结果。

function visualizeResults(env, agent)
    figure;
    hold on;
    
    % 绘制目标点
    plot(env.targetPoints(:, 1), env.targetPoints(:, 2), 'ko', 'MarkerFaceColor', 'k');
    
    % 绘制无人机轨迹
    for i = 1:env.numUAVs
        states = zeros(500, 2);
        env.reset();
        for t = 1:500
            action = getAction(agent, env.state);
            [~, ~, ~, ~] = step(env, action);
            states(t, :) = env.state([2*i-1, 2*i]);
        end
        plot(states(:, 1), states(:, 2), '.', 'Color', lines(i));
    end
    
    % 绘制观察半径
    for i = 1:env.numUAVs
        circle = viscircles(env.state([2*i-1, 2*i]), env.observationRadius, 'EdgeColor', lines(i));
        circle.LineWidth = 2;
    end
    
    xlabel('X');
    ylabel('Y');
    legend('Target Points', 'UAV1', 'UAV2', 'UAV3', 'Observation Radius');
    axis equal;
    hold off;
end

5. 运行代码

运行上述代码后，你应该能够看到类似于提供的图片的结果。请注意，这只是一个简化的示例，实际应用中可能需要对环境、智能体和训练过程进行更详细的调整和优化。