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题名动态车辆网络场景中的协同空地计算卸载和资源优化
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作者
王俊华
罗菲
高广鑫
李斌
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机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
南京航空航天大学经济与管理学院
南京信息工程大学计算机学院
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出处
《电子与信息学报》
北大核心
2025年第1期102-115,共14页
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基金
国家自然科学基金(62002166)
国家社会科学基金(22BGL113)。
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文摘
针对移动用户数量迅猛增长和地面基础设施分布稀疏所带来的挑战,该文提出一种能量收集辅助的空地协同计算卸载架构。该架构充分利用无人机(UAVs)的灵活机动性和路侧单元(RSUs)及基站(BS)的强大算力,实现了任务计算的动态实时分发。特别地,无人机通过能量收集来维持其持续运行和稳定的计算性能。考虑到无人机与地面车辆的高动态性、车辆计算任务的随机性,以及信道模型的时变性,提出一个能耗受限的长期优化问题,旨在从全局角度有效降低整个系统的平均时延。为了解决这一复杂的混合整数规划(MIP)问题,提出一种基于改进演员-评论家(Actor-Critic)强化学习算法的计算卸载策略(IACA)。该算法运用李雅普诺夫优化技术,将长期系统时延优化问题分解为一系列易于处理的帧级子问题。然后,利用遗传算法计算目标Q值替代目标神经网络输出以调整强化学习进化方向,有效避免了算法陷入局部最优,从而实现动态车辆网络中的高效卸载和资源优化。通过综合仿真验证了所提计算卸载架构和算法的可行性和优越性。
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关键词
空地一体化车联网
能量收集
计算卸载
强化学习
遗传算法
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Keywords
Air-ground integrated vehicle networking
Energy Harvesting(EH)
Computational offloading
Reinforcement learning
Genetic algorithms
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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