-
题名多无人机网络边缘智能计算卸载算法
被引量：11
- 1
-
-
作者
王心一
陈志江
雷磊
宋晓勤
-
机构
南京航空航天大学公共实验教学部
-
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2023年第6期1286-1298,共13页
-
基金
国家自然科学基金(62371232)
江苏省教育厅及未来网络创新研究院“未来网络”科研基金(FNSRFP-2021-ZD-4)。
-
文摘
为了解决大规模部署固定边缘计算节点成本高、机动性差和难以应对突发事件等问题,针对计算密集型和延迟敏感型移动业务需求,提出了一种基于深度强化学习的计算任务卸载算法。考虑多架无人机飞行范围、飞行速度和系统公平效益等约束条件,最小化网络平均计算延时与无人机能耗的加权和。将该非凸性、NP(Non-deterministic polynomial)难问题转化为部分观测马尔可夫决策过程,利用多智能体深度确定性策略梯度算法进行移动用户卸载决策和无人机飞行轨迹优化。仿真结果表明,所提算法在移动服务终端的公平性、系统平均时延和多无人机的总能耗等方面的性能均优于基线算法。其中,所提算法能够得到不同计算性能下的最佳功耗控制,当CPU频率为12.5 GHz时,能耗相比基线降低29.16%,相比随机策略梯度算法降低8.67%。
-
关键词
移动边缘计算
计算卸载策略
无人机轨迹优化
深度确定性策略梯度
用户公平
-
Keywords
mobile edge computing
computation offloading policy
UAV trajectory optimization
deep deterministic policy gradient
user fairness
-
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于遗传-粒子群优化算法带有缓存机制的卸载策略
被引量：1
- 2
-
-
作者
彭璧莹
李陶深
陈燕
-
机构
广西大学计算机与电子信息学院
南宁学院
-
出处
《广西科学》
CAS
北大核心
2022年第5期901-907,共7页
-
基金
广西科技计划项目(桂科AD20297125)
国家自然科学基金项目(61762010)资助。
-
文摘
为了满足移动边缘计算(Mobie Edge Computing,MEC)场景中时延敏感型应用的需求,提出一种基于遗传-粒子群优化算法(Genetic-Particle Swarm Optimization Algorithm,GA-PSO)和缓存机制的卸载策略。该策略将遗传算法和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法融合起来,以便求取边缘计算卸载中的最优卸载比例和缓存决策;将已完成且重复请求的任务及相关数据在边缘云上进行缓存,用以最小化任务的卸载时延。仿真实验结果表明,该策略可以有效降低移动边缘计算的时延。
-
关键词
移动边缘计算
遗传-粒子群优化算法
时延
缓存机制
计算卸载策略
-
Keywords
Mobile Edge Computing
Genetic-Particle Swarm Optimization Algorithm
delay
caching mechanism
calculation offloading strategy
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
