M-DRL的低轨道卫星网络计算卸载和任务迁移

针对无人机网络高时延、低性能、有限带宽、难以解决复杂计算任务问题,提出了一种将低地球轨道卫星和移动边缘计算技术结合形成的MEC辅助LEO卫星网络计算卸载和任务迁移方法。首先通过建立本地计算模型、卸载模型和迁移模型,确定目标优化成本函数。然后为降低模型复杂度,引入多智能体深度强化学习模型,利用多智能体双延迟深度确定性策略梯度(MATD3)算法求解优化问题,降低系统总时延。仿真结果表明,与本地计算及随机迁移算法相比,MATD3算法的任务处理时延分别降低94.55%和83.02%,证明了MATD3算法在计算卸载和任务迁移方面的有效性和可靠性。