公开(公告)号：CN118075815A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410057530.3

申请日：2024-01-16

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈哲毅 ,  张俊杰 ,  王鹏飞 ,  黄智钦

IPC: H04W28/08 ,  H04W72/50 ,  H04W72/0457 ,  H04W4/40

Abstract: 本发明提出一种基于轻量化深度强化学习的无人机MEC协作卸载系统及方法，包含一个ESP和若干台无人机；每台无人机上配备有不同性能的MEC服务器，可为来自智能应用的任务提供计算资源；在无人机覆盖范围内的用户可通过向ESP支付费用以接入其所提供的计算卸载服务。本技术方案通过利用策略蒸馏与经验回放机制，将多个无人机的策略融合到同一个智能体中，在压缩模型规模的同时保持优越性能。

公开(公告)号：CN119316879A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411332756.6

申请日：2024-09-24

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈哲毅 ,  黄智钦 ,  张俊杰 ,  赖轩

IPC: H04W28/08 ,  H04W72/53 ,  H04W4/40 ,  H04L67/12 ,  H04W84/06 ,  H04B7/185 ,  G06N3/045 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提出多无人机辅助车联网下基于联邦深度强化学习的资源分配与协作卸载方法，首先，将传输功率与计算资源分配子问题从原问题中解耦出来并引入凸优化理论对其进行求解；在给定卸载策略下，通过求解KKT条件以获取到近优的传输功率与计算资源分配策略；接着，设计一种基于联邦深度强化学习FDRL的联合资源分配与协作卸载策略；具体地，每个为UAV决策的DRL智能体在与环境进行交互的同时将模型参数在中心服务器聚合；通过将聚合后的全局模型分发到局部模型，每个智能体可以感知到环境的整体状态，进而实现近优的协作卸载策略；应用本技术方案可取得近优的资源分配策略，并自适应地进行UAV协作卸载以更好地平衡其负载。

公开(公告)号：CN119300048A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411328230.0

申请日：2024-09-24

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈哲毅 ,  黄智钦 ,  张俊杰 ,  赖轩 ,  郑霖睿

IPC: H04W16/18 ,  H04W28/08 ,  H04W84/06 ,  H04B7/185 ,  H04L67/12

Abstract: 本发明提供面向物联网的多无人机部署与协作卸载方法，首先，将原始联合优化问题转化为UAV部署子问题与计算卸载子问题；接着，针对UAV部署子问题，提出一种基于约束K‑Means聚类的UAV部署方案；通过将UAV覆盖范围约束引入K‑Means聚类，自适应地调整UAV的部署位置以提高系统中计算卸载服务的覆盖率与覆盖均衡度；最后，针对计算卸载子问题，提出一种基于MARL的多UAV协作计算卸载策略；通过中心化训练与去中心化执行的模式，所提策略实现近似最优的计算卸载与UAV协作策略。应用本技术方案可实现更优的UAV部署性能，在提升服务覆盖率的同时改善了覆盖均衡。

公开(公告)号：CN117221952A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311287957.4

申请日：2023-10-08

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈哲毅 ,  钟璐英 ,  陈辉 ,  熊兵 ,  黄智钦

IPC: H04W28/084 ,  H04W28/24 ,  H04L67/10

Abstract: 本发明提出一种边缘环境下面向时延约束的计算卸载方法，设计了一种统一的计算卸载与资源分配模型针对时延约束条件下的MEC系统，并以降低执行任务的时延和功耗的加权和作为优化的目标。在本发明中，创新了一个预处理任务的优先级机制，基于任务的数据大小和设备的性能，对任务进行优先级排序。此外，还提出了一种基于DDPG的计算卸载与资源分配方法，可以很有效地靠近在动态MEC条件下计算卸载和资源分配。在此模型中，actor网络进行计算卸载与资源配置操作，critic网络评估所进行的计算卸载与资源配置操作的得分。大量实验证明所提出的方法能够实现及时的计算卸载和资源分配决策，在最大时延约束下实现了延迟和能耗之间的最佳权衡。