摘要
本发明提供一种基于强化学习的无人机辅助边缘计算公平任务卸载方法,包括以下步骤:步骤一、建立系统模型,进行公式化处理,系统模型包括通信模型,计算模型和能耗模型;步骤二、提供问题描述与构建;步骤三、使用强化学习算法求解多约束优化问题;步骤四、性能分析,包括长期奖励回报以及在不同用户设备数量和通信条件下对平均时延,平均能耗和计算服务公平性的评价。该方法的计算服务公平性始终高于其他算法,表明在平衡不同用户设备任务卸载量、提高计算服务公平性方面具有良好效果,不仅在平均奖励值、时延、能耗和计算服务公平性方面表现出优势,并且在不同用户设备数量下具有良好的适应性和稳定性。
技术关键词
卸载方法
强化学习算法
深度确定性策略梯度
能耗
无人机飞行轨迹
时延
决策
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指令管理方法
强化学习算法
大语言模型
文本
参数
智能调控系统
能耗
异常状态
数字孪生模型
设备工作状态
智能节能控制方法
综合能源系统
电网负荷模型
实时数据
执行器
巡检路径规划方法
固定翼无人机飞行
位置更新
栅格地图
障碍物
机器人动力学模型
机器人关节
训练机器人
决策
粘性摩擦系数