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Computation Offloading Optimization for UAV-Based Cloud-Edge Collaborative Task Scheduling Strategy
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PRE
AI
DOI：10.1109/TCCN.2025.3544822.png)
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摘要
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具备通信和计算能力的无人机（UAVs）对于支持移动边缘计算（MEC）至关重要。它们可以灵活部署，为通信设施受损的偏远山区或灾区提供计算服务，从而提升通信质量和覆盖范围。考虑到5G超可靠低延迟通信（URLLC）应用需求问题，本文聚焦于一种基于无人机的云-边缘协同调度系统，旨在最小化系统处理延迟的同时维持卸载公平性。我们针对用户调度、无人机飞行轨迹和任务卸载比例进行优化，并考虑能耗和离散变量的约束。鉴于所构建的优化问题涉及混合整数非线性规划（MINLP）、非凸性、高维状态空间和连续动作空间等复杂因素，我们引入一种基于深度强化学习（DRL）的计算卸载方法，该方法利用深度确定性策略梯度（DDPG）算法。它探索包含无人机飞行角度和速度等变量的连续动作空间，根据当前状态采取精确行动，并最终识别最优卸载策略。仿真实验表明，所提算法与其他基线方法相比显著降低了处理延迟，同时验证了云-边缘混合卸载的有效性优于纯云卸载或纯无人机卸载策略。
Keyword:
Computation offloading
uncrewed aerial vehicles (UAVs)
mobile edge computing (MEC)
DDPG
delay optimization
期刊
I
IF:
7
论文数:
1.7K
被引数:
6.2K
机构
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