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摘要 - 基于信息的覆盖范围指示机器人在区域上移动，以根据某种信息来优化预定义的目标函数。我们先前的工作确定信息图的光谱分解可用于指导一组异质剂，每个剂具有不同的传感器和运动模型，以基于一种称为Ergodicity的度量来优化目标区域中的覆盖范围。在本文中，我们建立在这种见解的基础上，以构建将异质剂分配给频域中不同搜索区域的问题的增强学习公式。我们以三种不同的方式将搜索映射的光谱系数相互关联。第一个方法将代理映射到预定的光谱系数集。在第二种方法中，每个代理都会在所有光谱系数上学习重量分布。最后，在第三种方法中，每个代理都将权重分布作为参数化曲线而不是系数。我们的数值结果表明，根据其感应和运动模型将覆盖责任分配和分配覆盖责任会导致40％，51％和46％的覆盖范围提高覆盖范围的效果，如麦加德指标所测量的覆盖范围，并在搜索区域中分别在搜索区域中提高了所有目标。
学习以偏见搜索的异质多代理分配
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