无人机辅助移动边缘计算中的任务卸载算法

李校林; 江雨桑

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无人机(UAV)灵活机动、易于部署,可以辅助移动边缘计算(MEC)帮助无线系统提高覆盖范围和通信质量,但UAV辅助MEC系统研究中存在计算延迟需求和资源管理等挑战。针对UAV为地面多个终端设备提供辅助计算服务的时延问题,提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的时延最小化任务卸载算法(TD3-TOADM)。首先,将优化问题建模为在能量约束下的最小化最大计算时延的问题;其次,通过TD3-TOADM联合优化终端设备调度、UAV轨迹和任务卸载比来最小化最大计算时延。仿真实验分析结果表明,与分别基于演员-评论家(AC)、深度Q网络(DQN)以及深度确定性策略梯度(DDPG)的任务卸载算法相比,TD3-TOADM得到的计算时延减小了8.2%以上。可见TD3-TOADM能获得低时延的最优卸载策略,具有较好的收敛性和鲁棒性。

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来源
《计算机应用》 |2023年第6期|1893-1899|共7页
作者
李校林; 江雨桑;
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作者单位

重庆邮电大学通信与信息工程学院;

重庆邮电大学通信新技术应用研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
移动边缘计算; 无人机; 任务卸载; 轨迹; 深度强化学习;

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