基于双延迟深度确定性策略梯度算法的多智能体计算卸载研究
Research on multi Agent computing offloading based on dual delay deep deterministic policy gradient algorithm
1. 湖北工业大学 a. 计算机学院; b. 绿色智能算力网络湖北省重点实验室, 武汉 430068
2. 武汉理工大学 计算机与人工智能学院, 武汉 430070
摘要
针对如何在不可预测的任务分布和时变的环境状态中，实施低时延、低能耗的计算卸载的问题，设计了一种车联网中基于多智能体的双延迟深度确定性策略梯度计算卸载算法。该方法综合考虑多智能体车辆的位置、连接时间、通信资源及可用计算资源，建立车联网计算卸载模型，并进一步构建以降低平均计算任务执行成本为目标的优化模型；该模型被形式化为多智能体马尔可夫决策过程，并设计多智能体双延迟深度确定性策略梯度算法进行求解，以实现对任务卸载的高效优化。实验结果表明，所提方案在时变网络环境下的鲁棒性更强，将时延与能耗的加权和降低了约18%。对比实验和分析进一步验证了该方案在兼顾时延与能耗的同时能够在复杂动态网络中实现高效计算卸载。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62272356,62302155,62472149)
湖北省自然科学基金面上类资助项目(2021CFB606)
湖北省教学研究资助项目(2022296)
湖北工业大学博士科研基金资助项目(BSQD2020062)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0186
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第1期
发布历史
[2025-09-14] 优先出版
引用本文
王菁, 杨柯, 但文诗, 等. 基于双延迟深度确定性策略梯度算法的多智能体计算卸载研究 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (1). (2025-09-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0186. (Wang Jing, Yang Ke, Dan Wenshi, et al. Research on multi Agent computing offloading based on dual delay deep deterministic policy gradient algorithm [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (1). (2025-09-17). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.06.0186. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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