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天空地协同卸载系统智能调度技术研究：多智能体深度强化学习方法

目录

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

1.2.1卸载系统相关研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.2.2多智能体技术相关研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.2.3深度强化学习应用研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.4技术路线与研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

天空地协同卸载系统理论分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.1卸载系统体系架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.1.1协同架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.1.2系统组成模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.2卸载任务特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.2.1任务类型与特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.2.2资源约束条件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

2.3调度问题建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

2.3.1工作流程建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

2.3.2数学模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

多智能体深度强化学习理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.1深度强化学习基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

3.1.1智能体与环境交互．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

3.1.2奖励函数设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

3.2多智能体系统理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

3.2.1多智能体协作模式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61

3.2.2智能体通信机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65

3.3深度强化学习算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69

3.3.1基于值函数的算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72

3.3.2基于策略的算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74

基于多智能体深度强化学习的调度算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．76

4.1算法总体框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78

4.1.1智能体角色分配．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80

4.1.2算法流程控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82

4.2状态空间表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84

4.2.1信息采集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90

4.2.2表示学习策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．91

4.3策略网络构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93

4.3.1神经网络结构