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A Multi-Agent Reinforcement Learning Approach for Cooperative Air-Ground-Human Crowdsensing in Emergency Rescue
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的“硬合作”策略，解决紧急救援中的异构实体协同感知任务分配问题。该策略优先为低电量无人机充电，所提出的HECTA4ER算法在任务完成率上较基线提高18.42%，显示出其有效性和应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的“硬合作”策略，解决紧急救援中的异构实体协同感知任务分配问题。
- 该策略优先为低电量无人机充电。
- 所提出的HECTA4ER算法在任务完成率上较基线提高18.42%。
- 研究结果显示HECTA4ER算法在动态感知场景中的有效性和应用潜力。
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