摘要
本申请属于任务卸载技术领域。本申请提供一种无人机辅助海洋网络中服务缓存与任务卸载协同优化方法。本公开实施例通过联合优化服务缓存放置、任务卸载决策和资源分配策略,以最小化缓存更新成本、任务执行延迟和能量消耗。且研究了不同时间尺度下的缓存决策,以降低缓存更新的开销。将服务缓存和卸载决策建模为了双时间尺度的分层马尔可夫决策过程,其中长时间尺度智能体负责优化服务缓存决策,短时间尺度智能体负责优化任务卸载和资源分配决策。且考虑到目标问题中即存在离散动作空间又存在连续动作空间,引入了离散动作网络和连续动作网络。同时考虑到服务缓存和任务卸载决策的耦合性,提出了一个动作屏蔽机制来屏蔽非法动作。
技术关键词
协同优化方法
无人水面航行器
无人机
无人水下航行器
海上基站
卸载策略
双时间尺度
资源分配策略
海洋
深度强化学习算法
约束优化模型
网络架构
决策
噪声功率密度
分层
连续动作空间
通信资源分配
系统为您推荐了相关专利信息
面向智慧园区
安防监控方法
条件概率模型
门控神经网络
节点
无人机视觉
视觉注意力机制
避障系统
轮廓特征
偏振图像信息
无人机倾斜摄影
数字孪生
关联挖掘算法
地面激光雷达
在线学习算法
裂缝识别方法
图像分割算法
控制点
无人机数据处理
场景
轨迹规划方法
多无人机
地面
频分多址方式
多智能体模型