面向空间-空中-地面集成多接入边缘计算系统的成本最小化
机器学习
2025-10-27 v1 信息论
math.IT
摘要
空间-空中-地面集成多接入边缘计算（SAGIN-MEC）为快速发展的低空经济（LAE）提供了灵活且广覆盖的计算服务解决方案。然而，充分实现 SAGIN-MEC 在 LAE 中的潜力面临诸多挑战，包括协调不同角色的异构节点决策、建模诸如移动性和网络波动等复杂因素，以及在部分可观测且混合变量的环境下进行实时决策。为此，我们首先提出分层 SAGIN-MEC 架构，实现用户设备（UDs）、无人机（UAVs）和卫星之间的协调。随后，我们构建 UD 成本最小化优化问题（UCMOP），通过联合优化任务卸载比例、无人机轨迹规划、计算资源分配和 UD 关联，来最小化 UD 成本。我们指出 UCMOP 为 NP-hard 问题。为克服此挑战，我们提出一种多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）-凸优化与联盟博弈（MADDPG-COCG）算法。具体而言，我们采用 MADDPG 算法优化部分可观测 SAGIN-MEC 系统中异构节点的连续时序决策。此外，我们提出凸优化与联盟博弈（COCG）方法以增强传统 MADDPG，通过确定性方式处理混合和可变维决策。仿真结果表明，所提出的 MADDPG-COCG 算法在聚合 UD 成本、任务完成延迟和 UD 能耗方面显著提升了用户导向的性能，尽管 UAV 能耗略有增加，相较于基准算法表现更佳。此外，MADDPG-COCG 算法显示出优异的收敛稳定性和可扩展性。
关键词
引用
@article{arxiv.2510.21541,
title = {Cost Minimization for Space-Air-Ground Integrated Multi-Access Edge Computing Systems},
author = {Weihong Qin and Aimin Wang and Geng Sun and Zemin Sun and Jiacheng Wang and Dusit Niyato and Dong In Kim and Zhu Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.21541},
year = {2025}
}