基于DRL的无人机辅助MEC任务卸载算法

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作   者：

吴文娇;  郭荣佐;  樊相奎; 

作者机构：

四川师范大学计算机科学学院; 

关键词：

轨迹;  资源分配;  深度强化学习;  无人机;  计算卸载;  优先经验回放;  移动边缘计算; 

期刊名称：

计算机工程与设计

i s s n：

1000-7024

年卷期：

2024 年 45 卷 009 期

页   码：

2697-2703

摘   要：

针对无人机辅助移动边缘计算系统中任务卸载问题,结合深度确定性策略梯度算法(deep deterministic policy gra-dient,DDPG)、改进优先经验回放机制、退火思想,提出一种深度强化学习卸载算法PPS-DDPG.采用部分卸载策略,在时延约束下,联合优化用户调度、资源分配以及无人机飞行轨迹,以最小化终端用户总能耗为目标建立数学模型,运用深度强化学习算法寻找最优卸载决策.通过大量仿真实验,验证了该算法能够有效降低终端能耗,在性能和收敛程度上优于基准方案.