无人机辅助移动边缘计算中的任务卸载算法

无人机（UAV）灵活机动、易于部署，可以辅助移动边缘计算（MEC）帮助无线系统提高覆盖范围和通信质量，但UAV辅助MEC系统研究中存在计算延迟需求和资源管理等挑战。针对UAV为地面多个终端设备提供辅助计算服务的时延问题，提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度（TD3）的时延最小化任务卸载算法（TD3-TOADM）。首先，将优化问题建模为在能量约束下的最小化最大计算时延的问题；其次，通过TD3-TOADM联合优化终端设备调度、UAV轨迹和任务卸载比来最小化最大计算时延。仿真实验分析结果表明，与分别基于演员-评论家（AC）、深度Q网络（DQN）以及深度确定性策略梯度（DDPG）的任务卸载算法相比，TD3-TOADM得到的计算时延减小了8.2%以上。可见TD3-TOADM能获得低时延的最优卸载策略，具有较好的收敛性和鲁棒性。