基于改进深度强化学习的动态移动机器人协同计算卸载
Dynamic mobile robot collaborative computing offloading based on improved deep reinforcement learning
1. 中国科学院 网络化控制系统重点实验室, 沈阳 110016
2. 中国科学院沈阳自动化研究所, 沈阳 110016
3. 中国科学院机器人与智能制造创新研究院, 沈阳 110169
4. 中国科学院大学, 北京 100049
摘要
移动边缘计算是解决机器人大计算量任务需求的一种方法。传统算法基于智能算法或凸优化方法，迭代时间长。深度强化学习通过一次前向传递即可求解，但只针对固定数量机器人进行求解。通过对深度强化学习分析研究，在深度强化学习神经网络中输入层前进行输入规整，在输出层后添加卷积层，使得网络能够自适应满足动态移动机器人数量的卸载需求。最后通过仿真实验验证，与自适应遗传算法和强化学习进行对比，验证了所提算法的有效性及可行性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(U1908212,6101020101)
辽宁省兴辽英才项目(XLYC1907057)
国家重点研发项目(2018YFB1700200)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.11.0654
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第7期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2087-2090,2103
文章编号: 1001-3695(2022)07-026-2087-04
发布历史
[2022-02-16] 优先出版
[2022-07-05] 印刷出版
引用本文
李少波, 刘意杨. 基于改进深度强化学习的动态移动机器人协同计算卸载 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (7): 2087-2090,2103. (Li Shaobo, Liu Yiyang. Dynamic mobile robot collaborative computing offloading based on improved deep reinforcement learning [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (7): 2087-2090,2103. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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