摘要
本发明一种基于多智能体的卫星边缘任务卸载与资源分配方法,包括:获取任务;构建系统模型,所述系统模型包括用户设备、卫星边缘计算服务器和云服务器;根据所述系统模型分别计算所述用户设备、所述卫星边缘计算服务器、所述云服务器处理所述任务的延迟和能耗;构建目标函数;构建基于多智能体深度强化学习的卸载模型;根据所述基于多智能体深度强化学习的卸载模型以及预设的约束条件优化所述目标函数,得到优化后的任务卸载与资源分配策略。本发明采用主从多智能体结构同时考虑星边缘计算服务器的通信和资源约束,避免服务超时或资源浪费。
技术关键词
多智能体深度强化学习
资源分配方法
云服务器
资源分配策略
构建系统模型
深度确定性策略梯度
能耗
列表
决策
多智能体结构
资源分配装置
模块
功率
参数
数据
背景噪声
无线网络
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网络
传播算法
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云服务器
决策
粒子群优化算法
资源管理方法
仿生算法
任务调度
资源分配策略