基于改进深度强化学习的动态移动机器人协同计算卸载

CORC > 沈阳自动化研究所 > 中国科学院沈阳自动化研究所 > 工业控制网络与系统研究室

	基于改进深度强化学习的动态移动机器人协同计算卸载
	李少波 1,2,3,4; 刘意杨 1,2,3
刊名	计算机应用研究
	2022
页码	1-6
关键词	移动边缘计算计算卸载深度强化学习协同计算
ISSN号	1001-3695
其他题名	Dynamic mobile robot collaborative computing offloading based on improved deep reinforcement learning
产权排序	1
英文摘要	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。深度强化学习可以通过一次前向传递即可求解，但只可以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，验证了本文算法的有效性及可行性。
语种	中文
资助机构	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）
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.sia.cn/handle/173321/30338]
专题	沈阳自动化研究所_工业控制网络与系统研究室
通讯作者	刘意杨
作者单位	1.中国科学院网络化控制系统重点实验室 2.中国科学院沈阳自动化研究所 3.中国科学院机器人与智能制造创新研究院 4.中国科学院大学
推荐引用方式 GB/T 7714	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,2022:1-6.
APA	李少波,&刘意杨.(2022).基于改进深度强化学习的动态移动机器人协同计算卸载.计算机应用研究,1-6.
MLA	李少波,et al."基于改进深度强化学习的动态移动机器人协同计算卸载".计算机应用研究 (2022):1-6.