論文の概要: Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Based Trajectory Planning for Multi-UAV Assisted Mobile Edge Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.11277v1
• Date: Wed, 23 Sep 2020 17:44:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 16:56:28.930315
• Title: Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Based Trajectory Planning for Multi-UAV Assisted Mobile Edge Computing
• Title（参考訳）: マルチエージェント深層強化学習に基づくマルチuavモバイルエッジコンピューティングのための軌道計画
• Authors: Liang Wang, Kezhi Wang, Cunhua Pan, Wei Xu, Nauman Aslam and Lajos Hanzo
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)支援移動エッジコンピューティング(MEC)フレームワークを提案する。 我々は,全ユーザ機器(UE)の地理的公正性と,各UAVのUE負荷の公平性を共同で最適化することを目的としている。 提案手法は他の従来のアルゴリズムよりもかなり性能が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.27205900403578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An unmanned aerial vehicle (UAV)-aided mobile edge computing (MEC) framework is proposed, where several UAVs having different trajectories fly over the target area and support the user equipments (UEs) on the ground. We aim to jointly optimize the geographical fairness among all the UEs, the fairness of each UAV' UE-load and the overall energy consumption of UEs. The above optimization problem includes both integer and continues variables and it is challenging to solve. To address the above problem, a multi-agent deep reinforcement learning based trajectory control algorithm is proposed for managing the trajectory of each UAV independently, where the popular Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG) method is applied. Given the UAVs' trajectories, a low-complexity approach is introduced for optimizing the offloading decisions of UEs. We show that our proposed solution has considerable performance over other traditional algorithms, both in terms of the fairness for serving UEs, fairness of UE-load at each UAV and energy consumption for all the UEs.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)支援移動エッジコンピューティング(MEC)フレームワークが提案され、異なる軌道を持つ複数のUAVが目標領域を飛行し、地上のユーザ機器(UE)をサポートする。 各UAVのUE負荷の公平さとUEの全体的なエネルギー消費を両立させることを目的としている。 上記の最適化問題は整数変数と継続変数の両方を含み、解くのが難しい。 上記の問題に対処するため,UAVの軌跡を個別に管理するための多エージェント深部強化学習に基づく軌道制御アルゴリズムを提案し,MADDPG(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)法を適用した。 uavの軌道を考えると、uesのオフロード決定を最適化するための低複雑さアプローチが導入される。 提案手法は,UAVにおけるUE負荷の公平性,UAVにおけるUE負荷の公平性,全UEに対するエネルギー消費の両面において,従来のアルゴリズムよりも高い性能を示した。

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