41、边缘智能驱动的卸载与资源分配及多智能体驱动的DEN资源分配

边缘智能驱动的卸载与资源分配及多智能体驱动的DEN资源分配

1. 边缘智能驱动的卸载与资源分配参数影响分析

在边缘智能驱动的卸载与资源分配中，有多个参数会对系统性能产生重要影响。

1.1 学习率的影响

一般来说，学习率越高，深度强化学习（DRL）智能体的收敛速度可能越快。然而，实际情况并非总是如此。当学习率较高时，增益率并非最优，因为DRL智能体可能会得到局部最优策略而非全局最优。所以，必须根据特定的网络环境选择合适的学习率。

1.2 批量大小的影响

不同的批量大小对增益率也有影响。小批量大小（如32）无法充分利用内存中的所有数据对，导致收敛速度较慢；而如果批量大小足够大（如256），智能体可能会频繁使用旧的数据对，从而降低系统性能。因此，需要根据环境状态选择合适的批量大小。

1.3 重放经验大小的影响

重放经验大小与增益率之间存在一定的关系。当重放经验大小为512和1024时，增益率接近1，且重放经验大小为1024时收敛速度更快。但当重放经验大小为256时，DRL智能体无法收敛到最优解，因为选择的训练数据对相互关联，导致局部最优解；当重放经验大小为2048时，DRL智能体的收敛速度较慢，因为它无法充分利用收集到的数据对来减少误差损失。所以，应根据不同的应用任务选择合适的重放经验大小。

1.4 3AUS参数间隔（RHC间隔）的影响

RHC间隔与增益率密切相关。如果更新间隔合适，聚合参数可以频繁更新，DRL智能体的计算复杂度会降低。随着RHC间隔的增加，增益率逐渐下降，因为大的RHC间隔会导致总成本函数的计算复杂度增加。因此，需要选择合适的RHC间隔以维持系统性能。 </