Mar, 2024

分布式多目标动态卸载调度的空地合作 MEC

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TL;DR无人机协助地面移动边缘计算具有较高能效和减少任务积压的潜力，本文提出了基于多目标动态轨迹规划和卸载调度的分布式方案，集成了多目标强化学习和核方法，结果显示此方法相较于传统方法具有更好的能耗和任务积压表现。
unmanned aerial vehiclesterrestrial mobile edge computingdynamic trajectory planningoffloading scheduling schemekernel-based approach
发现论文，激发创造
  • 多目标深度强化学习用于移动边缘计算

    通过设计的多目标 (深度) 强化学习 (MORL) 资源调度方案，结合了近端策略优化 (PPO) 方法以解决多目标边缘计算系统下未知偏好的问题，本研究在能源消耗与传输延迟最小化的前提下，通过多边缘 MEC 系统中多目标离线问题进行建模与解决。

    Jul, 2023

  • 多智能体深度强化学习在多无人机辅助移动边缘计算中的轨迹规划应用

    提出一种无人机辅助的移动边缘计算框架，采用多智能体深度强化学习算法来优化无人机的轨迹，同时通过低复杂度方法优化用户设备的卸载决策。该解决方案相较于传统算法在服务用户设备公平性、无人机负载公平性和所有用户设备的能耗上性能表现较好。

    Sep, 2020

  • 基于深度学习的混合 MEC 网络联合资源调度算法

    本文旨在提出一种基于深度学习和优化算法的混合式移动边缘计算方案，包含地面站、地面车辆和无人机，通过实时联合优化地面车辆和无人机的位置、用户关联和资源分配，以达到在线减少 UE 设备的能耗。

    Nov, 2019

  • 无人机辅助中继与边缘计算：调度和轨迹优化

    本篇论文主要研究了基于无人机辅助下的移动边缘服务架构，提出了一种交替优化算法可以在非凸的情况下最小化加权和能量消耗并进行计算资源调度、带宽分配和无人机轨迹规划等多个方面的联合优化，数值仿真结果表明了该算法的出色表现。特别是在处理计算密集型任务时，算法的优势更加明显。

    Dec, 2018

  • 基于能源效率的无人机辅助移动边缘计算：资源分配与轨迹优化

    本文研究了无人机辅助移动边缘计算，旨在通过联合优化无人机轨迹、用户传输功率和计算负载分配来最大程度地提高能源效率，并且采用分布式和并行问题求解来处理该问题。

    Jul, 2020

  • 基于无人机互联网的深度学习目标跟踪边缘计算卸载优化

    利用卷积神经网络的视觉跟踪能力配合移动边缘计算，提出了一种新的层次分布式计算框架，将有限的计算资源和能量预算分配到无人机和移动边缘服务器上，以达到更高的推断精度和更低的计算成本。

    Aug, 2020

  • 基于深度强化学习的车联网边缘计算多接入调度

    利用无人机辅助多智能体图卷积深度强化学习算法，实现车道上物联网设备最大化的用户体验，并在仿真中取得了良好的性能。

    Feb, 2022

  • 基于能量限制的无人机辅助移动边缘计算用户关联及路径规划

    该论文使用无人机作为边缘计算服务器，联合优化用户关联、飞行路径和上传功率，以最大化所有用户的离线数据传输，同时满足无人机的能量约束和用户的服务质量要求。

    Oct, 2019

  • 无线供能移动边缘计算网络中的在线计算卸载深度强化学习

    本文提出了一种基于深度强化学习的在线边缘计算离线策略，在自适应调整参数的基础上有效减少了计算时间，提高了计算性能。

    Aug, 2018

  • 移动边缘计算中的性能优化：基于深度强化学习的方法

    本文提出了一种基于深度强化学习和马尔科夫决策过程的移动边缘计算系统中的任务卸载策略优化算法。实验结果表明，该算法相比基线策略有了显著的平均成本改善。

    Mar, 2018