UAV-MARL: Multi-Agent Reinforcement Learning for Time-Critical and Dynamic Medical Supply Delivery

📄 arXiv: 2603.10528v1 📥 PDF

作者: Islam Guven, Mehmet Parlak

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-03-11

备注: 7 pages, 4 figures, 2 tables, conference

💡 一句话要点

提出基于多智能体强化学习的无人机医疗物资动态配送方案

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多智能体强化学习 无人机 医疗物资配送 近端策略优化 部分可观测马尔可夫决策过程

📋 核心要点

  1. 现有无人机医疗物资配送缺乏有效的协调机制，难以应对紧急程度不同的请求和不确定的运行条件。
  2. 提出基于多智能体强化学习的框架，将问题建模为POMDP，利用PPO算法学习无人机间的协同策略。
  3. 实验表明，经典PPO算法在协调性能上优于异步和顺序学习策略，验证了该方法在医疗物流中的潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多智能体强化学习(MARL)框架，用于协调无人机群在随机医疗物资配送场景中的应用。该场景中，医疗请求的紧急程度、位置和交付截止日期各不相同。问题被建模为一个部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)，其中无人机智能体保持对医疗配送需求的感知，但由于通信和定位约束，对其他智能体的可见性有限。该框架采用近端策略优化(PPO)作为主要学习算法，并评估了包括异步扩展、经典Actor-Critic方法和架构修改在内的多个变体，以分析可扩展性和性能的权衡。该模型使用从OpenStreetMap数据集中提取的选定诊所和医院的真实地理数据进行评估。该框架提供了一个决策支持层，可以优先处理医疗任务，实时重新分配无人机资源，并协助医护人员管理紧急物流。实验结果表明，与异步和顺序学习策略相比，经典PPO实现了卓越的协调性能，突出了强化学习在自适应和可扩展的无人机辅助医疗物流中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在紧急情况下，如何高效、实时地利用无人机群进行医疗物资配送的问题。现有的方法通常难以在动态变化的环境中，对不同紧急程度的医疗请求进行优先级排序和资源分配，并且缺乏应对通信和定位约束的能力。

核心思路：论文的核心思路是将无人机群的协同配送问题建模为一个多智能体强化学习问题，每个无人机作为一个智能体，通过学习与其他智能体的协作，优化整体的配送效率。通过强化学习，无人机可以自适应地调整策略，应对动态变化的环境和不同的医疗请求。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 环境建模：将医疗物资配送场景建模为部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)，包括无人机的位置、状态、医疗请求的位置、紧急程度等信息。2) 智能体设计：每个无人机作为一个智能体，拥有自己的策略网络和价值网络。3) 学习算法：采用近端策略优化(PPO)算法进行训练，通过最大化累积奖励来学习最优策略。4) 评估模块：使用真实世界的地理数据进行评估，比较不同算法的性能。

关键创新：论文的关键创新在于将多智能体强化学习应用于无人机医疗物资配送领域，并针对该领域的特点，设计了相应的POMDP模型和PPO算法。与传统的优化方法相比，该方法能够更好地适应动态变化的环境，并实现实时的资源分配和调度。

关键设计：论文中，状态空间包括无人机自身的位置、电量、任务队列等信息，以及周围环境的部分观测信息。动作空间包括无人机的移动方向、速度、是否执行任务等。奖励函数的设计考虑了任务的紧急程度、完成时间、无人机的电量消耗等因素。PPO算法采用了Actor-Critic结构，Actor网络用于学习策略，Critic网络用于评估价值。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，经典的PPO算法在协调性能上优于异步和顺序学习策略。具体来说，PPO算法在完成任务的时间、无人机的利用率等方面都取得了显著的提升。通过使用真实世界的地理数据进行评估，验证了该方法在实际应用中的可行性和有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于紧急医疗救援、灾害物资配送等领域。通过无人机群的协同工作，可以快速、高效地将医疗物资送达需要的地方，提高救援效率，降低人员伤亡。未来，该技术还可以扩展到其他物流领域，如快递配送、货物运输等，实现智能化的物流管理。

📄 摘要（原文）

Unmanned aerial vehicles (UAVs) are increasingly used to support time-critical medical supply delivery, providing rapid and flexible logistics during emergencies and resource shortages. However, effective deployment of UAV fleets requires coordination mechanisms capable of prioritizing medical requests, allocating limited aerial resources, and adapting delivery schedules under uncertain operational conditions. This paper presents a multi-agent reinforcement learning (MARL) framework for coordinating UAV fleets in stochastic medical delivery scenarios where requests vary in urgency, location, and delivery deadlines. The problem is formulated as a partially observable Markov decision process (POMDP) in which UAV agents maintain awareness of medical delivery demands while having limited visibility of other agents due to communication and localization constraints. The proposed framework employs Proximal Policy Optimization (PPO) as the primary learning algorithm and evaluates several variants, including asynchronous extensions, classical actor--critic methods, and architectural modifications to analyze scalability and performance trade-offs. The model is evaluated using real-world geographic data from selected clinics and hospitals extracted from the OpenStreetMap dataset. The framework provides a decision-support layer that prioritizes medical tasks, reallocates UAV resources in real time, and assists healthcare personnel in managing urgent logistics. Experimental results show that classical PPO achieves superior coordination performance compared to asynchronous and sequential learning strategies, highlighting the potential of reinforcement learning for adaptive and scalable UAV-assisted healthcare logistics.