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災(zāi)害應(yīng)急場(chǎng)景下基于多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的任務(wù)卸載策略

計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究 頁(yè)數(shù): 7 2023-08-09
摘要: 針對(duì)傳統(tǒng)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(deep reinforcement learning, DRL)中收斂速度緩慢、經(jīng)驗(yàn)重放組利用率低的問題,提出了災(zāi)害應(yīng)急場(chǎng)景下基于多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(MADRL)的任務(wù)卸載策略。首先,針對(duì)MEC網(wǎng)絡(luò)環(huán)境隨時(shí)隙變化且當(dāng)災(zāi)害發(fā)生時(shí)傳感器數(shù)據(jù)多跳的問題,建立了災(zāi)害應(yīng)急場(chǎng)景下基于MADRL的任務(wù)卸載模型;然后,針對(duì)傳統(tǒng)DRL由高維動(dòng)作空間導(dǎo)致的收斂緩慢問題,利... (共7頁(yè))

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