【摘 要】
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随着我国海洋事业的不断发展,无人船被广泛应用于对未知海域及危险海域的环境监测、海洋调查、安防救援,越来越多的资源密集型任务,如水面救生打捞等也出现在无人船的业务需求中。这些变化增加了无人船的能耗并对完成任务的时延提出了更高的要求。移动边缘计算通过在网络边缘部署计算节点或服务器使得用户降低时延成为可能。强化学习可以在智能体与环境交互过程中通过学习策略以达到回报最大化或者实现特定目标,能够有效地解决移
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随着我国海洋事业的不断发展,无人船被广泛应用于对未知海域及危险海域的环境监测、海洋调查、安防救援,越来越多的资源密集型任务,如水面救生打捞等也出现在无人船的业务需求中。这些变化增加了无人船的能耗并对完成任务的时延提出了更高的要求。移动边缘计算通过在网络边缘部署计算节点或服务器使得用户降低时延成为可能。强化学习可以在智能体与环境交互过程中通过学习策略以达到回报最大化或者实现特定目标,能够有效地解决移动边缘计算网络卸载决策的问题。本文针对海事边缘计算网络,利用强化学习方法分别设计单无人船和无人船编队两种场景下的任务卸载决策方案,以优化海事移动边缘计算网络中无人船的计算任务执行效率。本文的研究工作总结如下:(1)针对单无人船卸载计算场景,周边的大型船舶作为海事移动边缘计算网络的计算节点为单无人船提供低延迟的卸载服务。无人船通过将延迟敏感型任务卸载到附近的边缘计算节点来降低任务完成时延,在卸载时面临变化的无线信道和边缘节点计算资源,同时还要考虑自身设备的能量约束。针对计算任务选择本地计算或是卸载至哪个边缘计算节点的问题,本文首先介绍了单无人船卸载场景的信道与通信模型、任务模型、时延模型和能耗模型,其次以最小化时延为目标提出了一种基于多臂赌博机的自适应卸载决策算法UCB-AOD。仿真结果表明提出的算法在不同的位置数和任务数情况下相比其他多种边缘计算卸载策略,可以自适应的根据信道情况和边缘计算节点的计算资源情况确定卸载策略,获得更低的时延。(2)海事边缘网络下受主船管理的无人船编队卸载决策场景中,主船作为基站船充当边缘计算节点,在每个时间帧通过为无人船编队分配带宽完成卸载决策并提供计算资源进行卸载。但是受到信道环境和无人船任务队列的影响,无人船很难将所有计算任务全部卸载,队列拥塞将会导致任务被丢弃而造成损失。针对无人船编队卸载问题,文中建立了信道与通信模型以及任务队列模型,然后建立了以最大化整个无人船编队卸载奖励变量为目标的优化问题,进一步提出一种基于深度强化学习中深度确定性策略梯度的卸载决策算法DDPG-OD。仿真结果表明提出的算法在不同的任务到达率和信道情况下有良好的表现。
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