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Dynamic Normalization TD3-Based Task Offloading for UAV-Assisted Collaborative Computing
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PRE
AI
DOI：10.1109/TNSM.2026.3667404.png)
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摘要
En 中文
为满足计算密集型和延迟敏感型应用的计算需求，我们构建了一个集成本地、边缘和云计算资源的无人机（UAV）辅助三层协同计算框架。然而，在动态无人机辅助环境中，一些现有方法缺乏适应性，难以有效平衡延迟和能耗。为解决这些挑战，我们构建了一个联合优化问题，以最小化延迟和能耗的加权和，其中自适应权重因子根据系统状态变化动态调整。由于所提问题具有非凸和高维特性，传统优化方法通常不适用。因此，我们将问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），并设计了一个基于归一化的奖励函数，以消除延迟和能耗之间的维度不平衡。随后提出了一种动态归一化双延迟深度确定性策略梯度（DN-TD3）算法，该算法融合了自适应探索和评论者驱动的策略更新机制，以增强收敛稳定性并降低对超参数的敏感性。仿真结果表明，所提DN-TD3算法在系统成本降低、收敛速度和整体稳定性方面均优于基准方案。
Keyword:
Computation offloading
mobile edge computing
unmanned aerial vehicle
deep reinforcement learning
quality of service
期刊
IF:
5.4
论文数:
649
被引数:
9.2K
机构
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