无人机辅助移动边缘计算系统中的资源感知
网络与互联网体系结构
2019-11-19 v1
摘要
本文研究一种无人机（UAV）辅助的移动边缘计算（MEC）系统，其中无人机为地面 MEC 系统提供补充计算资源。无人机通过创建相应虚拟机处理来自移动用户（MUs）的接收计算任务。由于 MEC 系统中无人机有限的共享 I/O 资源，每个 MU 在决策时隙间竞争调度本地及远程任务计算，旨在最大化期望长期计算性能。MU 间的非合作交互建模为随机博弈，其中单个 MU 的决策依赖于全局状态统计且所有 MU 的任务调度策略相互耦合。为近似纳什均衡解，我们提出基于长短期记忆和深度强化学习（DRL）技术的主动式方案。建立 MEC 系统的数字孪生以离线训练该主动式 DRL 方案。利用所提方案，每个 MU 仅依据自身信息做出任务调度决策。数值实验表明，该方案在决策时隙间每 MU 平均效用方面带来显著性能增益。
引用
@article{arxiv.1911.07653,
title = {Resource Awareness in Unmanned Aerial Vehicle-Assisted Mobile-Edge Computing Systems},
author = {Xianfu Chen and Tao Chen and Zhifeng Zhao and Honggang Zhang and Mehdi Bennis and Yusheng Ji},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.07653},
year = {2019}
}