计算机应用研究

作者：李少波,刘意杨,

单位：1.中国科学院网络化控制系统重点实验室,沈阳110016；2.中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳110016；3.中国科学院机器人与智能制造创新研究院,沈阳110169；4.中国科学院大学,北京100049；

关键词：移动边缘计算,计算卸载,深度强化学习,协同计算,

基金：国家自然科学基金资助项目(U1908212,6101020101)；辽宁省兴辽英才项目(XLYC1907057)；国家重点研发项目(2018YFB1700200)；；

移动边缘计算是解决机器人大计算量任务需求的一种方法。传统算法基于智能算法或凸优化方法，迭代时间长。深度强化学习通过一次前向传递即可求解，但只针对固定数量机器人进行求解。通过对深度强化学习分析研究，在深度强化学习神经网络中输入层前进行输入规整，在输出层后添加卷积层，使得网络能够自适应满足动态移动机器人数量的卸载需求。最后通过仿真实验验证，与自适应遗传算法和强化学习进行对比，验证了所提算法的有效性及可行性。

来源：2022年第7期

《计算机应用研究》期刊编辑部

查看计算机应用研究杂志2022年第7期