无线供能元宇宙：多设备多无人机联合任务调度与轨迹设计
分布式、并行与集群计算
2023-11-29 v1
摘要
为支撑以人为中心的元宇宙应用在移动设备上的运行，无人机（UAV）辅助的无线供能移动边缘计算（WPMEC）有望弥补移动设备有限的计算能力与能量供给。元宇宙应用的高速计算处理需求与显著能耗要求对多设备与多无人机进行联合资源调度，但现有 WPMEC 方案因组合优化复杂性仅处理设备或无人机单方面的调度。为解决上述挑战，我们提出一种基于多任务深度强化学习（DRL）的两阶段交替优化算法，在无线供能元宇宙场景中联合分配充电时间、调度计算任务并优化无人机与移动设备的轨迹。首先，考虑无人机与移动设备的能量约束，我们建立最大化系统计算效率的优化问题。其次，我们提出一种启发式算法高效执行移动设备的时间分配与充电调度。随后，我们设计多任务 DRL 方案以决策无人机的充电调度与轨迹设计。最后，理论分析与性能结果表明，我们的算法在收敛速度与平均计算效率上相较代表性方法具有显著优势。
引用
@article{arxiv.2311.16576,
title = {Wireless Powered Metaverse: Joint Task Scheduling and Trajectory Design for Multi-Devices and Multi-UAVs},
author = {Xiaojie Wang and Jiameng Li and Zhaolong Ning and Qingyang Song and Lei Guo and Abbas Jamalipour},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.16576},
year = {2023}
}