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题名空地算力网络中的异构资源协同优化
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作者
李斌
山慧敏
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机构
南京信息工程大学计算机学院
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出处
《计算机工程》
北大核心
2025年第5期1-8,共8页
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基金
国家自然科学基金(62101277)。
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文摘
针对算力网络中终端用户计算能力不足及边缘节点算力分配不均的问题,提出一种以激励机制为基础的无人机(UAV)协同终端直连(D2D)边缘计算方案。首先,在满足计算资源、发射功率、计算资源单价等限制条件下,通过联合优化任务卸载比例、计算资源限制量、UAV飞行轨迹、UAV和用户的发射功率以及计算资源出售单价,提出一个系统收益最大化问题。其次,利用近端策略优化(PPO)确定用户卸载和购买策略,通过在多个时间步骤上迭代优化策略最大化累积奖励,并引入剪切项以限制策略更新的幅度,以确保求解算法的稳定性。仿真结果显示,基于PPO的系统收益最大化算法相比基线算法具有更好的收敛性,并能够有效提升系统总收益。
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关键词
空地算力网络
激励机制
终端直连通信
计算卸载
近端策略优化
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Keywords
air-ground computing power network
incentive mechanism
Device-to-Device(D2D)communication
computation offloading
Proximal Policy Optimization(PPO)
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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