Cooperative Schemes for Joint Latency and Energy Consumption Minimization in UAV-MEC Networks
Notice bibliographique
Résumé
The Internet of Things (IoT) has promoted emerging applications that require massive device collaboration, heavy computation, and stringent latency. Unmanned aerial vehicle (UAV)-assisted mobile edge computing (MEC) systems can provide flexible services for user devices (UDs) with wide coverage. The optimization of both latency and energy consumption remains a critical yet challenging task due to the inherent trade-off between them. Joint association, offloading, and computing resource allocation are essential to achieving satisfying system performance. However, these processes are difficult due to the highly dynamic environment and the exponentially increasing complexity of large-scale networks. To address these challenges, we introduce a carefully designed cost function to balance the latency and the energy consumption, formulate the joint problem into a partially observable Markov decision process, and propose two multi-agent deep-reinforcement-learning-based schemes to tackle the long-term problem. Specifically, the multi-agent proximal policy optimization (MAPPO)-based scheme uses centralized learning and decentralized execution, while the closed-form enhanced multi-armed bandit (CF-MAB)-based scheme decouples association from offloading and computing resource allocation. In both schemes, UDs act as independent agents that learn from environmental interactions and historic decisions, make decision to maximize its individual reward function, and achieve implicit collaboration through the reward mechanism. The numerical results validate the effectiveness and show the superiority of our proposed schemes. The MAPPO-based scheme enables collaborative agent decisions for high performance in complex dynamic environments, while the CF-MAB-based scheme supports independent rapid response decisions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».