无人机辅助的双层深度强化学习任务卸载算法

UAV-assisted two-layer deep reinforcement learning algorithm for task offloading
陈钊a,b
龚本灿a,b
三峡大学 a. 计算机与信息学院; b. 水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室, 湖北 宜昌 443000

摘要

为了解决无人机轨迹优化、用户功率分配和任务卸载策略问题,提出了一种双层深度强化学习任务卸载算法。上层采用多智能体深度强化学习来优化无人机的轨迹,并动态分配用户的传输功率以提高网络传输速率;下层采用多个并行的深度神经网络来求解最优卸载决策以最小化网络的时延和能耗。仿真结果表明,该算法使得无人机能够跟踪用户的移动,显著降低系统的时延和能耗,能够给用户提供更优质的任务卸载服务。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(62172255)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.06.0250
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 426-431
文章编号: 1001-3695(2024)02-016-0426-06

发布历史

[2023-08-11] 优先出版
[2024-02-05] 印刷出版

引用本文

陈钊, 龚本灿. 无人机辅助的双层深度强化学习任务卸载算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (2): 426-431. (Chen Zhao, Gong Bencan. UAV-assisted two-layer deep reinforcement learning algorithm for task offloading [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (2): 426-431. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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