基于强化学习的无人机蝗灾试药路径优化系统

基于强化学习的无人机蝗灾试药路径优化系统

摘要

本项目旨在开发一个基于强化学习的无人机蝗灾试药路径优化系统。蝗灾对农业生产造成巨大威胁，传统的人工或固定路径的无人机施药方式效率低下且成本高昂。本项目通过建立符合蝗灾特性的环境模型，并实现多种强化学习算法进行训练，优化无人机在蝗灾区域的施药路径，提高药物覆盖效率，降低防治成本。

1. 系统设计与架构

1.1 环境建模

根据蝗灾研究论文中的模型，我们建立以下关键特性：

1. 蝗虫密度分布：使用高斯混合模型模拟蝗虫聚集特性
2. 蝗虫移动模式：考虑风向、温度和蝗虫群体行为
3. 药物扩散模型：考虑风速、温度和药物特性
4. 无人机约束：电池容量、药物携带量、飞行速度限制

1.2 强化学习算法选择

我们实现以下六种强化学习算法进行对比分析：

1. 深度Q网络 (DQN)
2. 双深度Q网络 (DDQN)
3. 优势演员-评论家 (A2C)
4. 近端策略优化 (PPO)
5. 深度确定性策略梯