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国内刊号：51-1196/TP
国际刊号：1001-3695
发布日期:
作者：陈钊,龚本灿,
单位：三峡大学a.计算机与信息学院;b.水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室,湖北宜昌443000；
关键词：无人机辅助,轨迹优化,双层深度强化学习,任务卸载,
基金：国家自然科学基金资助项目(62172255)；；
为了解决无人机轨迹优化、用户功率分配和任务卸载策略问题，提出了一种双层深度强化学习任务卸载算法。上层采用多智能体深度强化学习来优化无人机的轨迹，并动态分配用户的传输功率以提高网络传输速率；下层采用多个并行的深度神经网络来求解最优卸载决策以最小化网络的时延和能耗。仿真结果表明，该算法使得无人机能够跟踪用户的移动，显著降低系统的时延和能耗，能够给用户提供更优质的任务卸载服务。
来源：2024年第2期
《计算机应用研究》期刊编辑部
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