Profit Maximization for Multi-Time-Scale Hierarchical DRL-Based Joint Optimization in MEC-Enabled Air-Ground Integrated Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we address the problem of the operator’s economic profit maximization in a multi-access edge computing (MEC)-enabled time division multiple access (TDMA)-based air-ground integrated networking (AGIN) network. We consider to optimize task placement and replacement, unmanned aerial vehicle (UAV) placement, UAV flight time, access control, and task offloading ratios in user devices (UDs) and the UAV. The optimization is constrained by storage capacity, task processing quality of service (QoS) requirements, and TDMA requirements, etc. Our optimization is conducted in two time scales. Task placement and replacement are performed in a coarse-grained time scale (frame), while other optimizations are conducted in a fine-grained time scale (time slot). Due to the high dynamics of the environment, finding a solution is challenging. To address this problem, we present a hierarchical deep reinforcement learning (DRL) algorithm. The high-level component is a deep Q network (DQN) agent responsible for obtaining task placement and replacement solutions within a frame. The low-level component is an improved deep deterministic policy gradient (IDDPG) agent, which is used to address task processing-related issues within a time slot. Our simulations illustrate that the proposed algorithm has good performance in economic profit maximization compared with other algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».