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无人机辅助MEC车辆任务卸载与功率控制近端策略优化算法
被引量：
2
1
作者
谭国平
易文雄
+1 位作者
周思源
胡鹤轩
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期2361-2371,共11页
无人机(UAVs)辅助移动边缘计算(MEC)架构是灵活处理车载计算密集、时延敏感型任务的有效模式。但是,如何在处理任务时延与能耗之间达到最佳均衡,一直是此类车联网应用中长期存在的挑战性问题。为了解决该问题,该文基于无人机辅助移动边...
无人机(UAVs)辅助移动边缘计算(MEC)架构是灵活处理车载计算密集、时延敏感型任务的有效模式。但是,如何在处理任务时延与能耗之间达到最佳均衡,一直是此类车联网应用中长期存在的挑战性问题。为了解决该问题,该文基于无人机辅助移动边缘计算架构,考虑无线信道时变特性及车辆高移动性等动态变化特征,构建出基于非正交多址(NOMA)的车载任务卸载与功率控制优化问题模型,然后将该问题建模成马尔可夫决策过程,并提出一种基于近端策略优化(PPO)的分布式深度强化学习算法,使得车辆只需根据自身获取局部信息,自主决策任务卸载量及相关发射功率,从而达到时延与能耗的最佳均衡性能。仿真结果表明,与现有方法相比较,本文所提任务卸载与功率控制近端策略优化方案不仅能够显著获得更优的时延与能耗性能,所提方案平均系统代价性能提升至少13%以上,而且提供一种性能均衡优化方法,能够通过调节用户偏好权重因子,达到系统时延与能耗水平之间的最佳均衡。
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关键词
无人机辅助计算
移动边缘
计算
近端策略优化
深度强化学习
功率控制和任务卸载
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职称材料
多无人机协同陆地设施辅助移动边缘计算的系统能耗最小化方法
被引量：
9
2
作者
陈阳
皮德常
+3 位作者
代成龙
李本田
王碧
薛乔
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期984-992,共9页
无人机作为移动基站辅助边缘计算可为用户设备提供广泛的服务范围和额外计算能力,本文提出一种多无人机协同陆地设施辅助边缘计算的系统.该系统将多架无人机作为移动基站,来协同多个陆地设施对移动用户提供计算卸载服务.系统分为局部计...
无人机作为移动基站辅助边缘计算可为用户设备提供广泛的服务范围和额外计算能力,本文提出一种多无人机协同陆地设施辅助边缘计算的系统.该系统将多架无人机作为移动基站,来协同多个陆地设施对移动用户提供计算卸载服务.系统分为局部计算模型、无人机计算模型、陆地设施计算模型以及无人机盘旋能耗模型.目的是优化多个无人机的位置和用户的卸载决策使得系统总体能耗最小.为求解该问题,提出一种多子群驱动的均衡优化算法.该方法基于两个子种群演化交互,集成了变异和种群重启机制,具有良好的优化能力.仿真实验表明,提出的算法能更好降低系统能耗.
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关键词
无人机
辅助
边缘
计算
能耗最小化
均衡优化
多子群驱动
群智能优化
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职称材料
基于DQN的无人机辅助移动边缘计算卸载优化
3
作者
冯毅雄
熊丹
+3 位作者
金柯兵
吴轩宇
洪兆溪
谭建荣
《沈阳工业大学学报》
2025年第4期409-416,共8页
【目的】在动态环境下,移动边缘计算(MEC)系统中的传统任务卸载策略普遍存在调度灵活性不足、对环境变化适应性弱及延迟控制能力有限等问题,难以满足时延敏感型任务的处理需求。针对上述问题,提出了一种融合无人机辅助机制的MEC卸载优...
【目的】在动态环境下,移动边缘计算(MEC)系统中的传统任务卸载策略普遍存在调度灵活性不足、对环境变化适应性弱及延迟控制能力有限等问题,难以满足时延敏感型任务的处理需求。针对上述问题,提出了一种融合无人机辅助机制的MEC卸载优化方法,以提升系统服务质量和任务响应效率。【方法】针对UAV-MEC场景下用户分布动态变化及链路状态频繁波动的特点,本文将任务卸载、用户调度与无人机(UAV)轨迹控制联合建模为马尔可夫决策过程(MDP),并采用深度Q网络(DQN)框架以学习近似最优策略。在状态建模中,充分考虑了UAV能耗约束、用户任务属性及其时效性要求等因素,并通过动作空间离散化处理以适配DQN架构。奖励函数设计中引入延迟损耗与超时惩罚机制,引导智能体自适应地学习高效的任务卸载策略。【结果】仿真结果表明,本文方法在累计奖励、平均任务处理时延及任务超时惩罚次数等指标上均优于完全本地计算和完全边缘卸载这类基线策略,展现出良好的策略收敛性和环境适应能力,尤其在通信链路波动或计算资源受限条件下仍能保持稳定性能。【结论】本文提出的基于DQN的UAV辅助边缘计算联合优化策略,能够在动态复杂环境中显著提升系统对时效敏感任务的处理效率与调度性能,为高机动性移动边缘计算系统的设计与优化提供了可行的解决思路与理论支撑。
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关键词
无人机辅助计算
任务卸载
移动边缘
计算
任务调度
深度Q网络
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职称材料
题名
无人机辅助MEC车辆任务卸载与功率控制近端策略优化算法
被引量：
2
1
作者
谭国平
易文雄
周思源
胡鹤轩
机构
河海大学计算机与信息学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期2361-2371,共11页
基金
国家自然科学基金(61832005,U21B2016)。
文摘
无人机(UAVs)辅助移动边缘计算(MEC)架构是灵活处理车载计算密集、时延敏感型任务的有效模式。但是,如何在处理任务时延与能耗之间达到最佳均衡,一直是此类车联网应用中长期存在的挑战性问题。为了解决该问题,该文基于无人机辅助移动边缘计算架构,考虑无线信道时变特性及车辆高移动性等动态变化特征,构建出基于非正交多址(NOMA)的车载任务卸载与功率控制优化问题模型,然后将该问题建模成马尔可夫决策过程,并提出一种基于近端策略优化(PPO)的分布式深度强化学习算法,使得车辆只需根据自身获取局部信息,自主决策任务卸载量及相关发射功率,从而达到时延与能耗的最佳均衡性能。仿真结果表明,与现有方法相比较,本文所提任务卸载与功率控制近端策略优化方案不仅能够显著获得更优的时延与能耗性能,所提方案平均系统代价性能提升至少13%以上,而且提供一种性能均衡优化方法,能够通过调节用户偏好权重因子,达到系统时延与能耗水平之间的最佳均衡。
关键词
无人机辅助计算
移动边缘
计算
近端策略优化
深度强化学习
功率控制和任务卸载
Keywords
Unmanned Aerial Vehicles(UAVs)assisted computing
Mobile Edge Computing(MEC)
Proximal Policy Optimization(PPO)
Deep reinforcement learning
Power control and task offloading
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
多无人机协同陆地设施辅助移动边缘计算的系统能耗最小化方法
被引量：
9
2
作者
陈阳
皮德常
代成龙
李本田
王碧
薛乔
机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
江南大学人工智能与计算机学院
东南大学计算机科学与工程学院
香港理工大学电子与资讯工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期984-992,共9页
基金
国家科技创新2030“新一代人工智能”重大项目(No.2021ZD0113103)。
文摘
无人机作为移动基站辅助边缘计算可为用户设备提供广泛的服务范围和额外计算能力,本文提出一种多无人机协同陆地设施辅助边缘计算的系统.该系统将多架无人机作为移动基站,来协同多个陆地设施对移动用户提供计算卸载服务.系统分为局部计算模型、无人机计算模型、陆地设施计算模型以及无人机盘旋能耗模型.目的是优化多个无人机的位置和用户的卸载决策使得系统总体能耗最小.为求解该问题,提出一种多子群驱动的均衡优化算法.该方法基于两个子种群演化交互,集成了变异和种群重启机制,具有良好的优化能力.仿真实验表明,提出的算法能更好降低系统能耗.
关键词
无人机
辅助
边缘
计算
能耗最小化
均衡优化
多子群驱动
群智能优化
Keywords
UAV-assisted mobile edge computing
energy minimization
equilibrium optimizer
multi-subgroup driven
swarm intelligence optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于DQN的无人机辅助移动边缘计算卸载优化
3
作者
冯毅雄
熊丹
金柯兵
吴轩宇
洪兆溪
谭建荣
机构
贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室
出处
《沈阳工业大学学报》
2025年第4期409-416,共8页
基金
浙江省重点研发项目(2023C01214,2024C01219,2024C01207)
贵州省科技厅项目(黔科合基础-zk[2025]面上627,黔科合人才KJZY[2025]036)。
文摘
【目的】在动态环境下,移动边缘计算(MEC)系统中的传统任务卸载策略普遍存在调度灵活性不足、对环境变化适应性弱及延迟控制能力有限等问题,难以满足时延敏感型任务的处理需求。针对上述问题,提出了一种融合无人机辅助机制的MEC卸载优化方法,以提升系统服务质量和任务响应效率。【方法】针对UAV-MEC场景下用户分布动态变化及链路状态频繁波动的特点,本文将任务卸载、用户调度与无人机(UAV)轨迹控制联合建模为马尔可夫决策过程(MDP),并采用深度Q网络(DQN)框架以学习近似最优策略。在状态建模中,充分考虑了UAV能耗约束、用户任务属性及其时效性要求等因素,并通过动作空间离散化处理以适配DQN架构。奖励函数设计中引入延迟损耗与超时惩罚机制,引导智能体自适应地学习高效的任务卸载策略。【结果】仿真结果表明,本文方法在累计奖励、平均任务处理时延及任务超时惩罚次数等指标上均优于完全本地计算和完全边缘卸载这类基线策略,展现出良好的策略收敛性和环境适应能力,尤其在通信链路波动或计算资源受限条件下仍能保持稳定性能。【结论】本文提出的基于DQN的UAV辅助边缘计算联合优化策略,能够在动态复杂环境中显著提升系统对时效敏感任务的处理效率与调度性能,为高机动性移动边缘计算系统的设计与优化提供了可行的解决思路与理论支撑。
关键词
无人机辅助计算
任务卸载
移动边缘
计算
任务调度
深度Q网络
Keywords
UAV-assisted computing
task offloading
mobile edge computing
task scheduling
deep Q-network
分类号
TP391.7 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
无人机辅助MEC车辆任务卸载与功率控制近端策略优化算法
谭国平
易文雄
周思源
胡鹤轩
《电子与信息学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
多无人机协同陆地设施辅助移动边缘计算的系统能耗最小化方法
陈阳
皮德常
代成龙
李本田
王碧
薛乔
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于DQN的无人机辅助移动边缘计算卸载优化
冯毅雄
熊丹
金柯兵
吴轩宇
洪兆溪
谭建荣
《沈阳工业大学学报》
2025
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
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