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基于无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化：采用深度确定性策略梯度的Python实现

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简介：
本研究提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的新型计算卸载方案，旨在优化无人机辅助下的移动边缘计算环境。通过Python编程实现了该算法，并评估了其在提高系统性能方面的有效性。 本项目是关于基于无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化，并采用深度确定性策略梯度方法进行Python实现的大作业设计项目，个人经导师指导并获得通过，评审分数为98分。该项目主要面向正在完成大作业或需要实战练习的计算机相关专业的学生和学习者，适用于课程设计、期末大作业等场景。

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  • 基于无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化：采用深度确定性策略梯度的Python实现
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    本研究提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的新型计算卸载方案，旨在优化无人机辅助下的移动边缘计算环境。通过Python编程实现了该算法，并评估了其在提高系统性能方面的有效性。 本项目是关于基于无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化，并采用深度确定性策略梯度方法进行Python实现的大作业设计项目，个人经导师指导并获得通过，评审分数为98分。该项目主要面向正在完成大作业或需要实战练习的计算机相关专业的学生和学习者，适用于课程设计、期末大作业等场景。
  • 基于无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化：采用深度确定性策略梯度的方法
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    本研究提出了一种创新方法，利用深度确定性策略梯度算法优化无人机辅助下的移动边缘计算环境中的任务卸载问题，旨在提高效率和性能。 TensorFlow 1.x 的代码已经适应了 TensorFlow 2.x 环境，并且实现了 DQN、DDPG 和 ACTOR-CRITIC 等强化学习算法的迁移方案。
  • 多无人机辅助边缘计算任务卸载的算法复现
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    本项目旨在通过复现相关文献中的算法，探索多无人机协同工作时，在复杂环境下的边缘计算任务卸载策略，以优化系统性能。 《多无人机辅助边缘计算任务卸载》这篇论文探讨了如何利用无人机在移动边缘计算（MEC）环境中有效地协助任务卸载，以优化网络资源的使用并提升服务性能。本段落将详细解析这一研究的关键知识点。 边缘计算是云计算的一种延伸，它将计算能力推送到网络的边缘，更接近终端用户，减少了数据传输延迟，并提高了服务响应速度。这种架构尤其适用于对实时性有高要求的应用领域，如自动驾驶、虚拟现实和物联网设备的数据处理。论文的核心在于多无人机的运用。无人机具有灵活机动且快速部署的特点，可以作为移动的边缘节点为周围设备提供计算服务。它们可以在空中执行任务，避开地面基础设施限制，在紧急情况或偏远地区中，通过无人机辅助的边缘计算能够提供及时且可靠的计算支持。 任务卸载是边缘计算中的关键策略之一，其目标是将计算密集型任务从资源有限的移动设备转移到拥有更强计算能力的边缘服务器上。这样可以减轻终端设备负担并提高整体系统性能。论文可能提出了特定算法来决定哪些任务应由无人机处理，哪些应由地面边缘服务器处理，并且如何分配通信和计算资源以达到最佳性能。 在优化问题解决方面，论文可能会涉及数学建模方法，如采用优化理论或机器学习技术设计任务调度算法。这些算法会考虑多种因素，包括但不限于无人机的能量消耗、通信带宽、计算资源以及任务优先级和服务质量要求等条件。通过模拟和实验评估不同场景下算法的效率与可行性。 此外，论文还可能讨论了安全性和隐私问题的重要性。由于无人机和边缘计算涉及大量数据交换，因此保护用户数据免受窃取或篡改，并确保无人机自身的安全性至关重要。可以采用加密通信、匿名化技术以及区块链等分布式账本技术来增强数据的安全性和完整性作为潜在解决方案。 最后，《多无人机辅助边缘计算任务卸载》论文深入研究了如何在边缘计算环境中结合无人机技术，以提高任务处理效率和用户体验。通过优化任务卸载策略，这项工作有望为未来的智能城市、物联网及应急服务等领域提供强有力的技术支持。
  • 基于深度强化学习的移动边缘计算中的计算卸载调度方法
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    本研究提出了一种基于深度强化学习的算法，旨在优化移动边缘计算环境下的计算任务卸载决策，有效提升资源利用率和用户体验。 为了应对移动边缘计算环境中具有依赖关系的任务卸载决策问题，本段落提出了一种基于深度强化学习的调度方法，旨在最小化应用程序执行时间。该任务调度过程被建模为马尔可夫决策过程，并利用序列到序列深度神经网络来表示其调度策略。通过近端策略优化（PPO）技术对该模型进行训练以提升性能。实验结果表明，所提出的方法具有良好的收敛性，在各种环境下的表现均优于六种对比的基线算法，这证明了该方法的有效性和可靠性。
  • 基于Keras的MADDPG实现：多代理深度确定性策略梯度算法
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    本项目采用Keras框架实现了MADDPG算法，即多代理深度确定性策略梯度方法，用于解决复杂环境下的多智能体协同决策问题。 马迪克-凯拉斯在Keras中实现了多代理深度确定性策略梯度（MADDPG）算法。
  • BiJOR2_基于双层优化的边缘计算卸载算法_边缘计算_计算卸载
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    本文提出了一种基于双层优化的边缘计算卸载算法，旨在提高边缘计算环境下的任务执行效率和资源利用率，特别适用于移动设备中的计算密集型应用。 在协同移动边缘计算环境中提出了一种双层优化方法用于联合卸载决策和资源分配。
  • 基于MADRL的双延迟深度确定性策略梯度（MATD3）算法
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    本研究提出了一种名为MATD3的算法，它结合了双延迟机制与深度确定性策略梯度（DDPG），并引入模型自适应分布重播学习(MADRL)技术，以改进连续动作空间中的强化学习性能。 MATD3（多智能体双延迟深度确定性策略梯度）是基于TD3（Twin Delayed DDPG）算法的多智能体版本。TD3是对DDPG算法的一种改进，主要增强了在确定性策略学习中的稳定性问题。而MATD3则进一步扩展了TD3的功能，使其能够在多智能体环境中进行训练和执行。
  • 利用PyTorch实现DDPG（深度确定性策略梯度）.zip
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    本资源提供了使用PyTorch框架实现深度确定性策略梯度算法（DDPG）的完整代码和示例。适合对强化学习感兴趣的开发者与研究人员参考实践。 PyTorch-DDPG 是一个使用 PyTorch 实现深度确定性策略梯度（DDPG）的项目。该项目概述了在 PyTorch 上实现 DDGP 的方法，并且实用工具如缓冲区和随机进程等部分借鉴自 keras-rl 项目，受到了广泛欢迎。项目的依赖项包括相关库 p 等。
  • 在移动边缘计算中的计算卸载策略：采用改良拍卖模型的方法
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    本文提出了一种基于改良拍卖模型的计算卸载策略，在移动边缘计算环境中优化任务分配与资源利用效率。 随着移动互联网业务的快速发展，增强现实、虚拟现实及超清视频等手机应用逐渐普及，并且物联网（IoT）的应用也在不断涌现。然而，智能终端设备在计算能力和续航能力上的不足已经成为支撑这些新兴应用的主要瓶颈。为了解决这个问题，一种基于改进拍卖算法的计算卸载策略被提出，在多用户和多个移动边缘服务器的场景下实施这一策略时充分考虑了智能设备性能与服务器资源。 该策略主要分为两个阶段：首先是在卸载决策阶段，通过综合考量任务大小、计算需求以及可用的服务器处理能力和网络带宽等因素来制定卸载依据；其次在任务调度阶段，则是基于改进后的拍卖算法模型，并结合时间需求和移动边缘计算（MEC）服务器性能进行优化。 实验结果表明，这种新的计算卸载策略可以有效地缩短服务延迟，减少智能设备能耗并改善用户体验。
  • DDPG_TF2：基于Keras和TensorFlow 2的简易深度确定性策略梯度算法实现
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    简介：DDPG_TF2是使用Python的Keras API在TensorFlow 2框架下开发的一个简化版深度确定性策略梯度（DDPG）算法库，适用于解决连续动作空间下的强化学习问题。 在TensorFlow 2.0环境下很难找到简洁明了的DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）实现代码。因此我制作了一个版本来解决这个问题。DDPG是一种无模型、非策略的学习算法，在连续动作空间中能够学习Q函数和决策策略，它借鉴自深度Q学习，并且可以视为在连续行动空间上的DQN扩展。 在这个特定的DDPG实现里，开始阶段会进行n次纯粹的探索（由rand_steps参数控制），通过在整个范围内均匀分布来选择动作。此版本的特点包括： - 使用随机模型估计提供无限的动作范围。 - 采用噪声过程如奥恩斯坦–乌伦贝克(Ornstein-Uhlenbeck)方法来进行行动空间内的探索。 - 利用经验重播机制稳定地学习过去的交互信息。 此外，该实现使用了演员评论家架构，在此结构中为演员和评论家网络引入目标模型，并通过Polyak平均来转移权重。最终，利用贝尔曼方程描述每个状态动作对的最佳Q值函数。