电讯技术

作者：赵长啸,李道俊,汪鹏辉,田毅

单位：(1.中国民航大学 安全科学与工程学院，天津 300300;2.民航航空器适航审定技术重点实验室，天津 300300)

关键词：综合模块化航空电子系统（IMA）；任务分配及调度；深度强化学习；DDPG算法；

基金：国家重点研发计划（2021YFB1600601）；天津市自然科学基金（21JCQN JC00900）

综合化航电系统（Integrated Modular Avionics，IMA）通过时空分区机制实现共享资源平台下的多航电功能集成，分区间的任务分配方法的优劣决定着航电系统的整体效能。针对航电任务集合在多分区内的分配调度问题，提出了一种基于深度强化学习的优化方法。构建了航电系统模型与任务模型，以系统资源限制与任务实时性需求为约束，以提高系统资源利用率为优化目标，将任务分配过程描述为序贯决策问题。引入马尔科夫决策模型，建立基于深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）法的IMA任务分配模型并提出通用分配架构；引入状态归一化、行为噪声等策略训练技巧，提高DDPG算法的学习性能和训练能力。仿真结果表明，提出的优化算法迭代次数达到500次时开始收敛，分析800次之后多分区内驻留任务方案在能满足约束要求的同时，最低处理效率提升20.55%。相较于传统分配方案和AC(Actor-Critic)算法，提出的DDPG算法在收敛能力、优化性能以及稳定性上均有显著优势。

来源：2024年第1期

《电讯技术》期刊编辑部

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