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 DRL-Based Joint Task Offloading and Resource Allocation in Air–Ground Integrated Vehicular Edge Computing Network With Energy Harvesting |
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摘要： 与传统的车载边缘计算（VEC）架构相比，空地集成车载边缘计算（AGI-VEC）网络结合了无人飞行器（UAV）和高空平台（HAP），具有显著优势。这些包括无缝覆盖、长距离传输、降低延迟、提升吞吐量以及缓解网络拥堵，所有这些都有助于提升车辆互联网的服务体验。为了最小化任务卸载延迟，本文探讨了基于AGI-VEC网络中能量收集的多计算设备联合选择、资源分配和无人机轨迹设计问题。为了解决这个问题，我们首先将问题重新表述为马尔可夫决策过程（MDP）。随后，我们提出了基于多代理近端策略优化（MAPPO）算法的混合双剪辑多代理近端策略优化（DC-MAPPO）算法，引入了双剪辑（DC）的概念，并引入自适应贴现因子，以提升算法的稳定性和收敛速度。模拟结果表明，该算法在减少任务卸载延迟方面优于其他基线算法。 |
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