数字孪生辅助的无人机边缘计算与网络任务卸载
信息论
2022-08-02 v1 math.IT
摘要
考虑到用户移动性和不可预测的移动边缘计算(MEC)环境,本文研究了在数字孪生(DT)辅助下、无人机(UAV)使能 MEC 中的智能任务卸载问题。我们的目标是在满足任务最大处理延迟约束的前提下,通过联合优化移动终端用户(MTUs)关联、无人机轨迹、传输功率分配和计算能力分配,最小化整个 MEC 系统的能耗。具体而言,首先提出源自深度强化学习的双深度 Q 网络(DDQN)算法,以有效解决 MTUs 关联与无人机轨迹问题。随后,采用闭式表达式处理传输功率分配问题,并进一步通过迭代算法解决计算能力分配问题。数值结果表明,与基准方案相比,我们所提方案能够收敛并显著降低了 MEC 系统的总能耗。
引用
@article{arxiv.2208.00834,
title = {Digital Twin Assisted Task Offloading for Aerial Edge Computing and Networks},
author = {Bin Li and Yufeng Liu and Ling Tan and Heng Pan and Yan Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.00834},
year = {2022}
}
备注
14 pages, 11 figures