电讯技术

作者：余翔,曲原宇,杨路

单位：(重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆 400065)

关键词：空天地一体化网络；移动边缘计算；计算卸载；资源分配；深度强化学习；

基金：重庆市自然科学基金创新发展联合基金（市教委）项目(CSTB2023NSCQ-LZX0076)

针对空天地网络中计算资源受限的边缘服务器在处理大量任务时，面临过载导致任务完成时间和用户能耗增加的问题，提出了一种基于深度强化学习的三层协同任务卸载和资源分配方案，以任务完成时间和用户能耗建立任务开销函数，在计算资源的约束下联合优化用户卸载决策、用户传输功率、子载波分配和计算资源分配。首先采用拉格朗日乘子法优化计算资源分配，然后使用深度强化学习求解卸载决策、用户发射功率和子载波分配，最后通过交替迭代的方法得到优化解。仿真结果表明，与DQN(Deep Q-learning Network)、DDQN(Double DQN)、DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)等方案相比，所提方案任务开销分别下降约19%、10%和13%。

来源：2025年第4期

《电讯技术》期刊编辑部

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