基于无人机与船只协作的不确定海上任务计算卸载

随着海上应用的持续增长，发展用于数据卸载的海洋网络变得必要。然而，有限的海洋网络资源很难满足实时需求。此外，如何有效处理多个计算密集型任务成为另一棘手问题。因此，本文关注于通过无人机（UAV）与船只协作的海上任务卸载决策。具体地，我们首先提出一种协作卸载框架，包含来自海洋物联网（MIoTs）设备的需求以及来自无人机与船只的资源提供方。由于无人机有限的能量与计算能力，有必要更好地借助船只进行计算卸载。随后，我们将所研究问题建模为马尔可夫决策过程，旨在最小化总执行时间与能耗。接着，我们利用 Lyapunov 优化将总执行时间与能耗的长期约束转化为其短期约束，进一步得到一组逐时隙优化问题。此外，我们提出一种基于 Q-learning 的方法来高效求解该短期问题。最后，仿真结果验证了所提算法的正确性与有效性。