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🔥 内容介绍

受洪水影响的无线网络通常存在基站损毁、信号衰减、电磁干扰等问题。基于玻尔兹曼引导的 Q 学习可用于优化 3D 无人机部署，以改善网络通信状况，具体如下：

玻尔兹曼引导的 Q 学习原理

Q 学习是强化学习中的经典算法，通过让智能体在环境中不断试错，学习到最优的行为策略。玻尔兹曼引导的 Q 学习则是在 Q 学习的基础上，利用玻尔兹曼分布（Softmax 函数）来选择动作。它根据状态 - 动作对的 Q 值计算每个动作被选择的概率，Q 值越高，动作被选择的概率越大，但同时也会以一定概率选择 Q 值较低的动作，从而平衡了探索与利用，有助于算法跳出局部最优解。

洪水影响下的无线网络建模

• 通信障碍建模：考虑洪水对基站的破坏，确定受影响区域内基站失效位置。同时，根据雨水等对无线信号的吸收和散射特性，设定信号衰减模型，以及雷电等产生的电磁干扰范围和强度。

• 环境建模：将受洪水影响区域构建为三维空间，划分成若干栅格单元。考虑地形、建筑物等因素，确定哪些区域无人机可飞行，哪些区域存在障碍。

基于该方法的无人机部署优化过程

• 状态定义：状态可包括无人机的三维位置、周围信号强度、与目标通信节点的距离、电池电量等。每个状态对应三维空间中的一个位置及相关属性信息。

• 动作定义：动作是指无人机在三维空间中的移动方式，如向上、向下、向前、向后、向左、向右移动一定距离，或保持静止、调整通信参数等。

• 奖励函数设计：若无人机移动到能改善网络覆盖的位置，如靠近信号盲区或通信需求大的区域，给予正奖励；若进入危险区域（如靠近倒塌建筑物）或导致信号恶化，给予负奖励；同时，考虑无人机的能耗，对过度飞行消耗电量的动作给予一定负奖励，以鼓励高效部署。

• 学习与部署优化：无人机根据当前状态，依据玻尔兹曼分布选择动作，在环境中执行动作后，观察新状态和获得的奖励，更新 Q 值表。通过不断迭代学习，无人机逐渐找到最优的 3D 部署位置和移动策略，以优化受洪水影响区域的无线网络覆盖。

优势

• 适应复杂环境：能在洪水导致的复杂多变环境中，通过不断学习适应环境变化，找到较优的部署方案，相比传统方法更灵活。

• 全局优化：玻尔兹曼引导有助于避免算法陷入局部最优，可从全局角度找到更优的无人机部署位置，更好地恢复无线网络通信。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

close all% Load user locations from the provided .mat fileload('userLocations.mat'); % Ensure the 'userLocations' variable exists​% Simulation parameterssimulation_time = 30; % in minutestime_step = 1; % 1-minute intervalnum_users = size(userLocations, 1); % Number of users from loaded data​% Initialize a structure to store user requestsuser_requests = struct();​% Simulate user requests with boundsfor t = 1:time_step:simulation_time% Ensure number of requests is between 220 and the total number of usersmin_requests = min(220, num_users); % Minimum bound adjustedmax_requests = min(300, num_users); % Maximum bound adjustednum_requests = randi([min_requests, max_requests]);% Randomly select users making requestsrequesting_users = randperm(num_users, num_requests);% Record the requestsuser_requests(t).time = t; % Current simulation time (minute)user_requests(t).requests = requesting_users; % IDs of requesting usersend

🔗 参考文献

title = {BUFD-Q: Boltzmann-Guided Q-Learning for Optimized 3D UAV Deployment in Flood-Affected Wireless Networks},

author = {Gupta, Swateya and Dey, Meenu Rani},

institution = {Indian Institute of Technology Guwahati},

year = {2026}

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