无人机辅助移动边缘计算中的任务卸载算法

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UAV灵活机动、易于部署,可以辅助移动边缘计算(MEC)帮助无线系统提高覆盖范围和通信质量。然而,UAV辅助MEC系统研究中存在计算延迟需求和资源管理等挑战。针对UAV为地面多个终端设备提供辅助计算服务的时延问题,提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的时延最小化任务卸载算法(TD3-TOADM)。首先,将优化问题建模为在能量约束下的最小化最大计算时延问题;其次,通过TD3-TOADM算法联合优化终端设备调度、UAV轨迹和任务卸载比来最小化最大计算时延。仿真实验分析结果表明,与基于演员—评论家(AC)的任务卸载算法、基于深度Q网络(DQN)的任务卸载算法和基于深度确定性策略梯度(DDPG)的任务卸载算法相比,TD3-TOADM算法得到的计算时延减小了23%以上。TD3-TOADM算法能获得时延低的最优卸载策略,具有较好的收敛性和鲁棒性。
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