具有动态聚类与调度的节能无人机群辅助移动边缘计算
网络与互联网体系结构
2024-03-01 v1 信号处理
摘要
本文研究了具有动态聚类与调度的节能无人机（UAV）群辅助移动边缘计算（MEC）系统。在所考虑的系统模型中，无人机被划分为多个集群，每个集群由一架领导无人机和若干跟随无人机组成，以为终端用户提供计算服务。与现有工作不同，我们允许无人机动态聚类成不同的集群，即每架跟随无人机可以根据时变的空间位置、更新的应用部署等情况动态改变其领导无人机。同时，无人机需要动态调度其能量补充、应用部署、轨迹规划和任务委托。旨在最大化无人机群辅助 MEC 系统的长期能源效率，我们构建了动态聚类与调度的联合优化问题。考虑到智能无人机之间潜在的合作与竞争，我们将该优化问题重构为一系列强耦合的多智能体随机博弈的组合，并提出了一种新颖的基于强化学习的无人机群动态协调（RLDC）算法以求解均衡。仿真评估了 RLDC 算法的性能，并证明了其优于对比方法。
引用
@article{arxiv.2402.18936,
title = {Energy-Efficient UAV Swarm Assisted MEC with Dynamic Clustering and Scheduling},
author = {Jialiuyuan Li and Jiayuan Chen and Changyan Yi and Tong Zhang and Kun Zhu and Jun Cai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.18936},
year = {2024}
}