基于强化学习的低轨卫星星间计算卸载与资源分配方法

本发明提供一种基于强化学习的低轨卫星星间计算卸载与资源分配方法，通过进行可用卫星节点筛选：选择符合设定条件的边缘卫星，加入边缘卫星群组；进行优化建模：建立系统模型包括任务模型与计算模型，通过任务模型与计算模型，得到与卸载决策和计算资源分配的相关的优化问题，并将优化问题进行马尔可夫决策过程建模即MDP建模，得到MDP模型；使用深度确定性策略梯度算法即DDPG算法进行联合求解，最终通过训练后的DDPG神经网络模型输出最优卸载策略和最优计算资源分配。该方法不仅能够提高计算资源的利用率，能够减少任务的执行时间，还能够在保证通信质量的同时，降低网络的整体能耗。