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Category Attribute-Oriented Heterogeneous Resource Allocation and Task Offloading for SAGIN Edge Computing
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PRE
AI
DOI：10.3390-jsan14040081.png)
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摘要
En 中文
天地一体化网络（SAGIN），被认为是一种具有巨大发展潜力的网络架构，目前表现出显著的跨域协作特性。然而，现有的大多数研究忽视了差异化任务与异构资源之间的匹配性和适应性，导致任务执行效率显著低下且网络性能不佳。为此，我们构建了一个面向类别属性的资源分配与任务卸载优化问题，旨在最小化整体调度成本。首先，我们引入任务-资源匹配矩阵，以促进与计算资源相关的最优任务卸载策略。此外，构建虚拟队列以考虑随机任务到达的影响。为了有效解决同时考虑带宽分配、传输功率控制和任务卸载决策的优化目标，我们提出了一种考虑类型匹配的深度强化学习（DRL）算法框架。仿真实验表明，所提出的算法有效可行，且相较于其他方法具有更优的性能。
Keyword:
Space-Air-Ground Integrated Network
resource allocation
task offloading
deep reinforcement learning
heterogeneous resources
期刊
IF:
4.2
论文数:
619
被引数:
1.6K
机构
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