, Notre approche s'appuie uniquement sur les valeurs des puissances de signal reçues lors des communications ad hoc au sein de la formation, et ne requiert donc aucune infrastructure ou matériel dédié. Les mouvements qu'un drone doit réaliser (hormis le maître piloté par l'opérateur) de manière autonome pour se (re)positionner correctement sont définis par un algorithme d'apprentissage par renforcement, le Q-learning. Notre solution a été implantée dans un protocole et testée avec ns-3. Les résultats sont concluants

, Parmi nos perspectives, nous pouvons citer l'étude de l'effet des communications ad hoc multi-sauts sur la précision de la formation, mais également la détermination de la formation initiale au travers de la programmation robuste

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