空等

通过多代理深钢筋学习在航空等级边缘计算系统中的计算卸载

摘要 - 物联网（IoT）设备和新兴应用程序的指数增长显着提高了对无处不在的连通性和有效计算范式的要求。传统的地面边缘计算体系结构无法在全球范围内提供庞大的物联网连接。在本文中，我们提出了一个由高空平台（HAP）和无人机（无人机）组成的航空层级移动边缘计算系统。特别是，我们考虑了不可分割的任务，并制定了流动问题的任务，以最大程度地降低任务的长期处理成本，同时满足流量的过程和任务处理过程中的排队机制。我们提出了基于多代理的深钢筋学习（DRL）的流量算法计算，其中每个设备可以根据局部观察结果做出其流量决策。由于无人机的计算资源有限，无人机的高任务负载将增加放弃流量任务的比率。为了增加完成任务的成功率，使用卷积LSTM（Convlstm）网络来估计无人机的未来任务负载。此外，提出了优先的体验重播（PER）方法以提高收敛速度并提高训练稳定性。实验结果表明，所提出的流量算法的计算优于其他基准方法。