无人机群场景下边端协同计算卸载技术
Research on edge to end collaborative computing offloading technology in unmanned aircraft cluster scenarios
1. 西南交通大学 唐山研究院, 河北 唐山 063000
2. 西南交通大学 计算机与人工智能学院, 成都 610000
摘要
当今全球频繁出现自然灾害,针对一种无人机协同下的应急救灾计算卸载场景,提出一种带有协调器的边-端架构。综合考虑场景中的时延、能耗与无人机之间的负载均衡作为系统总代价,采用改进的深度强化学习算法APPO(advanced proximal policy optimization),以最小化系统总代价为目标进行卸载优化。任务的部分卸载相比二进制卸载可以更大程度上降低系统的总代价,APPO算法针对不同的任务情况可以找到合适的卸载比例与无人机进行卸载。仿真与实验结果表明,该算法与全本地处理相比,系统总代价降低了约50%,与较先进的A2C相比,系统总代价降低了约14%。展现了所提策略在该场景下的优越性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62172342)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.08.0418
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第5期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 1515-1520
文章编号: 1001-3695(2024)05-033-1515-06
发布历史
[2023-11-30] 优先出版
[2024-05-05] 印刷出版
引用本文
黄子祥, 张新有, 邢焕来, 等. 无人机群场景下边端协同计算卸载技术 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (5): 1515-1520. (Huang Zixiang, Zhang Xinyou, Xing Huanlai, et al. Research on edge to end collaborative computing offloading technology in unmanned aircraft cluster scenarios [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (5): 1515-1520. )
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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