Resources Allocation for Drones Tracking Utilizing Agent-Based Proximity Policy Optimization
This paper presents a reinforcement learning agent-based model that works by incorporating the MESA environment with the Stone Soup radar systems simulator. In particular, the Proximity Policy Optimization (PPO) reinforcement algorithm is used to discover a policy for sensor selection that results i...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | De Rochechouart, Maxence (author) |
|---|---|
| مؤلفون آخرون: | Segrouchni, Amal El Fallah (author), Barbaresco, Frederic (author), Abu Zitar, Raed (author) |
| منشور في: |
2023
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://depot.sorbonne.ae/handle/20.500.12458/1457 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Drone Tracking Based on the Fusion of Staring Radar and Camera Data: An Experimental Study
حسب: De Rouchechouart, Maxence
منشور في: (2023) -
Optimum sensors allocation for drones multi-target tracking under complex environment using improved prairie dog optimization
حسب: Abu Zitar, Raed
منشور في: (2024) -
Multi-Target Tracking Resources Allocation Using Multi-Agent Modeling and Auction Algorithm
حسب: De Rochechouart, Maxence
منشور في: (2023) -
Drones Tracking Adaptation Using Reinforcement Learning: Proximal Policy optimization
حسب: Alhadhrami, Esra Ebrahim
منشور في: (2023) -
Modified arithmetic optimization algorithm for drones measurements and tracks assignment problem
حسب: Abu Zitar, Raed
منشور في: (2023)