亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Decentralized Navigation With Heterogeneous Federated Reinforcement Learning for UAV-Enabled Mobile Edge Computing

计算机科学 强化学习 任务(项目管理) 分布式计算 移动边缘计算 移动设备 高效能源利用 GSM演进的增强数据速率 边缘计算 计算机网络 人工智能 操作系统 电气工程 工程类 经济 管理
作者
Pengfei Wang,Hao Yang,Guangjie Han,Ruiyun Yu,Leyou Yang,Geng Sun,Heng Qi,Xiaopeng Wei,Qiang Zhang
出处
期刊:IEEE Transactions on Mobile Computing [IEEE Computer Society]
卷期号:23 (12): 13621-13638 被引量:3
标识
DOI:10.1109/tmc.2024.3439696
摘要

Unmanned Aerial Vehicle (UAV)-enabled mobile edge computing has been proposed as an efficient task-offloading solution for user equipments (UEs). Nevertheless, the presence of heterogeneous UAVs makes centralized navigation policies impractical. Decentralized navigation policies also face significant challenges in knowledge sharing among heterogeneous UAVs. To address this, we present the soft hierarchical deep reinforcement learning network (SHDRLN) and dual-end federated reinforcement learning (DFRL) as a decentralized navigation policy solution. It enhances overall task-offloading energy efficiency for UAVs while facilitating knowledge sharing. Specifically, SHDRLN, a hierarchical DRL network based on maximum entropy learning, reduces policy differences among UAVs by abstracting atomic actions into generic skills. Simultaneously, it maximizes the average efficiency of all UAVs, optimizing coverage for UEs and minimizing task-offloading waiting time. DFRL, a federated learning (FL) algorithm, aggregates policy knowledge at the cloud server and filters it at the UAV end, enabling adaptive learning of navigation policy knowledge suitable for the UAV's performance parameters. Extensive simulations demonstrate that the proposed solution not only outperforms other baseline algorithms in overall energy efficiency but also achieves more stable navigation policy learning under different levels of heterogeneity of different UAV performance parameters.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
oceanL完成签到,获得积分10
11秒前
翊远完成签到,获得积分10
14秒前
充电宝应助森森采纳,获得10
23秒前
leave完成签到 ,获得积分10
32秒前
乐乐应助清新的篮球采纳,获得10
37秒前
40秒前
44秒前
45秒前
王半书完成签到 ,获得积分10
49秒前
俊逸的难破完成签到,获得积分10
53秒前
53秒前
花痴的沂发布了新的文献求助30
55秒前
梅子完成签到 ,获得积分10
1分钟前
myg123完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
7_发布了新的文献求助10
1分钟前
西瓜二郎发布了新的文献求助10
1分钟前
花痴的沂完成签到,获得积分10
1分钟前
Hayat应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
cherlie应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
斯文败类应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
研友_VZG7GZ应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
cherlie应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
一般的完成签到 ,获得积分10
1分钟前
西瓜二郎完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
华仔应助BakerStreet采纳,获得10
1分钟前
constance完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
航biubiu完成签到 ,获得积分10
1分钟前
吃的饭广泛完成签到 ,获得积分10
1分钟前
al完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Y先生完成签到,获得积分10
2分钟前
尊敬的凝丹完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
高分求助中
Ophthalmic Equipment Market by Devices(surgical: vitreorentinal,IOLs,OVDs,contact lens,RGP lens,backflush,diagnostic&monitoring:OCT,actorefractor,keratometer,tonometer,ophthalmoscpe,OVD), End User,Buying Criteria-Global Forecast to2029 2000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3965570
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3510843
关于积分的说明 11155342
捐赠科研通 3245324
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1792823
邀请新用户注册赠送积分活动 874110
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804176