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Category Attribute-Oriented Heterogeneous Resource Allocation and Task Offloading for SAGIN Edge Computing
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OA
AI
DOI：10.3390/jsan14040081.png)
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摘要
En 中文
天地空一体化网络（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，现有研究大多忽略了差异化任务与异构资源的匹配及适应性，导致任务执行效率低下且网络性能不佳。因此，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计算资源下的最优任务卸载策略。此外，构建虚拟队列以考虑任务到达的随机性影响。为有效解决同时考虑带宽分配、传输功率控制及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。仿真实验验证了所提算法的有效性，并展现出优于其他方法的性能。
Keyword:
Space-Air-Ground Integrated Network
type matching
task offloading
resource allocation
reinforcement learning
AI总结
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