无人机与卡车协同配送新模式凭借其高效、环保、不受地形限制等优势，正在改变传统的物流配送方式。带无人机的旅行商问题(Traveling Salesman Problem with Drone， TSP-D)是上述配送新模式中的一种经典问题，比纯卡车物流配送更为复...
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无人机与卡车协同配送新模式凭借其高效、环保、不受地形限制等优势，正在改变传统的物流配送方式。带无人机的旅行商问题(Traveling Salesman Problem with Drone， TSP-D)是上述配送新模式中的一种经典问题，比纯卡车物流配送更为复杂，需要从无人机和卡车间的协同交互中寻找最优的配送组合，带来了新的挑战。提出了一种基于多臂赌博机的混合遗传算法来求解TSP-D。采用了自然数排列的染色体编码，并应用基于动态规划的精确划分方法对其解码，以生成无人机与卡车协同配送解方案。新设计了一种多臂赌博机局部搜索策略，将局部搜索算子池中的五种不同搜索算子视作赌博机的多个“臂”。先通过赌博机摇臂搜索后解方案适应值的提升程度来计算奖励，再根据ε-greedy强化学习方法计算各个“臂”被选中的概率，以便选择合适的搜索算子来增强算法的局部搜索能力。实验表明，提出的算法与其它主流的算法相比，在不同分布与不同规模的多数测试实例上均有更低的解方案成本。进一步的实验分析验证了多臂赌博机局部搜索策略比其它局部搜索策略具有更好的自适应能力，能显著提升算法的性能。最后，将提出的算法应用于长沙市一个实际的配送案例，展示了其现实应用效果。
智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)可有效增强无线通信系统的鲁棒性。然而,信道估计开销巨大,且这些开销随IRS反射元数呈比例增加,增加了处理基于多个IRS辅助通信系统开销问题的难度。为此,提出基于反射控制模型的用户和速率优化(Optimal Sum Rate of User Based on Reflection Control Pattern,OSRP)算法。构建反射控制模型,并根据反射链路的衰减信息,只选择部分IRS为用户提供反射服务,减少因估计信道状态信息(Channel State Information,CSI)产生的开销。依据不完备的CSI,优化波束赋形矩阵和IRS相位,进而提升用户和速率。仿真结果表明,相比于基于完备CSI的用户和速率优化算法,OSRP算法降低了算法的复杂度,提升了用户和速率。
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