基于深度Q网络算法的空天地边缘计算网络资源分配方法

摘要

由于卫星、无人机和地面站位置不断变化，导致空天地边缘计算网络链路不固定，且网络需要快速响应用户请求，对吞吐量与实时性的要求较高，增加了网络资源分配的难度。对此，本文提出基于深度Q网络算法的空天地边缘计算网络资源分配方法。首先，考虑网络拓扑的动态性和资源异构性，建立资源间的通信模型，为资源分配提供基础框架；然后，基于最大吞吐量设计资源分配目标函数，并利用马尔科夫决策模型表述目标函数，将资源分配问题转化为序列决策问题，便于在动态变化的网络环境中作出决策；最后，基于深度Q网络算法求解目标函数，通过强化学习的方式，使算法能够通过与环境的交互学习到最优的资源分配策略，适应网络的实时性和动态性。实验结果表明：应用该方法后，网络累计回报较高，资源任务平均能耗降低，说明该方法实际可行。

关键词

空天地一体化网络 / 深度Q网络算法 / 边缘计算 / 资源分配 / 马尔科夫决策模型