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災(zāi)害應(yīng)急場景下基于多智能體深度強化學習的任務(wù)卸載策略

計算機應(yīng)用研究 頁數(shù)： 7 2023-08-09
摘要： 針對傳統(tǒng)深度強化學習(deep reinforcement learning, DRL)中收斂速度緩慢、經(jīng)驗重放組利用率低的問題，提出了災(zāi)害應(yīng)急場景下基于多智能體深度強化學習(MADRL)的任務(wù)卸載策略。首先，針對MEC網(wǎng)絡(luò)環(huán)境隨時隙變化且當災(zāi)害發(fā)生時傳感器數(shù)據(jù)多跳的問題，建立了災(zāi)害應(yīng)急場景下基于MADRL的任務(wù)卸載模型；然后，針對傳統(tǒng)DRL由高維動作空間導致的收斂緩慢問題，利... （共7頁）

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