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中科院于海斌等 基于多智能体深度强化学习的工业无线网络端边协同资源分配

日期:2022-05-18 04:56:33 浏览次数:4 分类:产品 来源:乐鱼全站app下载 作者:乐鱼官网app下载

  原标题:中科院于海斌等 基于多智能体深度强化学习的工业无线网络端边协同资源分配

  边缘人工智能通过协同利用设备侧和边缘侧有限的网络、计算资源,赋能工业无线网络以支持复杂和动态工业任务。面向资源受限的工业无线网络,我们提出一种基于多智能体深度强化学习的资源分配(MADRL-RA)算法,实现了端边协同资源分配,支持计算密集型、时延敏感型工业应用。首先,建立了端边协同的工业无线网络系统模型,将具有感知能力的工业设备作为自学习的智能代理。然后,采用马尔可夫决策过程对端边资源分配问题进行形式化描述,建立关于时延和能耗联合优化的最小系统开销问题。接着,利用多智能体深度强化学习克服状态空间维灾,同时学习关于计算决策、算力分配和传输功率的有效资源分配策略。为了打破训练数据的时间相关性,同时加速MADRL-RA学习过程,设计了一种带经验权重的经验回放方法,对经验进行分类存储和采样。在此基础上,提出步进的 ε -贪婪方法来平衡智能代理对经验的利用与探索。最后,通过大量对比实验,验证了MADRL-RA算法相较于多种基线算法的有效性。实验结果表明,MADRL-RA收敛速度快,能够学习到有效资源分配策略以实现最小系统开销。

  1中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,中国沈阳市,110016

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