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Graph-Based Spatiotemporal RL Framework for Sequential Task Offloading in Multi-UAV Systems
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PRE
AI
DOI：10.1109/TMC.2025.3635085.png)
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摘要
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无人机群间高效协作对基于无人机的应用具有显著性能提升。任务卸载是无人机系统的典型协作形式。然而，由于任务依赖性和无人机移动性导致传统卸载方法效率低下，任务卸载对无人机系统仍是一个具有挑战性的问题。本文将卸载问题建模为考虑任务时空依赖性的序列任务卸载问题（sTOP）。我们提出了一种基于图时空强化学习（GSTRL）的框架，其中环境被建模为异构图以捕捉系统实体间的多样化关系。设计了一个时空状态提取模块，该模块整合了异构图神经网络（HGNN）用于建模空间依赖性，以及长短期记忆网络（LSTM）用于建模时序动态。基于提取的表示，提出了一种掩码近端策略优化（mPPO）算法，在多重系统约束下做出有效且高效的卸载决策。使用真实无人机轨迹和建筑分布数据集的大量实验验证，所提方法在先进DRL基线和启发式基准上平均奖励提升约25%，通过将任务成功率与运行有效性比率（OER）提高至30%–50%，同时将执行时间最多减少40%，在复杂多无人机系统中表现出色。
Keyword:
Multi-UAV collaboration
sequential task offloading
heterogeneous graph neural network (HGNN)
long short-term memory (LSTM)
proximal policy optimization (PPO)
期刊
IF:
9.2
论文数:
5.9K
被引数:
1.8W
机构
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