空天地海一体化网络中的卸载及缓存协同决策OA
在空天地海一体化网络场景中,若任务卸载决策与缓存决策相互分离,则系统难以根据实时环境特征与任务需求做出最优决策,可能导致资源分配不合理、系统整体效率偏低等问题。针对空天地海一体化网络场景,结合海洋信道传播特性建立了海上及水下信道模型,提出了基于多智能体近端策略优化算法的任务卸载及缓存协同决策方案。该方案将协同决策NP-Hard问题转化为分布式马尔可夫决策过程,实现了环境分区管理。在各决策时隙中,系统通过感知所属区域环境与任务协同决策,并通过时延与缓存命中率加权奖励反馈优化整体环境状态评判。实验结果表明,相较于最近最少用(LRU)方案和最不经常使用(LFU)方案,所提方案的缓存效益分别提高了13.23%和12.52%,命中率分别提高了10.01%和2.16%;所提方案的缓存命中率与理论最优值仅相差1.05%。提示所提方案能有效提升系统灵活性及容错性、缩短任务响应时间以及提高缓存命中率,具有较好的应用前景。
朱思峰;张家旭;张宗辉;郝志鹏;乔蕊;陈国强;许蒙蒙;朱海
天津城建大学计算机与信息工程学院,天津300384天津城建大学计算机与信息工程学院,天津300384天津城建大学计算机与信息工程学院,天津300384天津城建大学计算机与信息工程学院,天津300384周口师范学院计算机学院,河南周口466001河南大学计算机与信息工程学院,河南开封475001河南工程学院计算机学院,河南郑州451191河南工程学院计算机学院,河南郑州451191
交通工程
空天地海一体化网络任务卸载及缓存协同决策多智能体优化算法命中率响应时间近端策略优化分布式马尔可夫决策
《西安电子科技大学学报》 2026 (1)
P.143-161,19
国家自然科学基金(62172457)天津市自然科学基金(22JCZDJC00600)河南省高校科技创新人才支持计划项目(23HASTIT029)河南省科技攻关项目(242102210027)。
评论