基于异构 GNN-RL 的无人机辅助智能农业任务卸载
网络与互联网体系结构
2023-06-09 v2
摘要
让具备边缘计算能力的无人机（UAV）在智能农田上空盘旋，可支持处理能力低、功耗小的物联网（IoT）设备高效且经济地完成其截止时间敏感任务。本工作中，我们提出一种基于图神经网络的强化学习方案，以优化这些 IoT 设备到 UAV 的任务卸载。我们进行了评估，表明我们的方法减少了任务截止时间违例，同时通过优化电池使用增加了 UAV 的任务时间。此外，所提方案对网络拓扑变化具有更强的鲁棒性，并能适应极端情况，如某架 UAV 失效。
引用
@article{arxiv.2305.02112,
title = {Heterogeneous GNN-RL Based Task Offloading for UAV-aided Smart Agriculture},
author = {Turgay Pamuklu and Aisha Syed and W. Sean Kennedy and Melike Erol-Kantarci},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.02112},
year = {2023}
}