42、多智能体驱动的分布式边缘网络资源分配研究

多智能体驱动的分布式边缘网络资源分配研究

在当今的网络环境中，多边缘网络的资源分配问题至关重要。我们需要综合考虑多个边缘网络环境中所有智能体的任务延迟和能耗，同时在将任务卸载到接入点时，还需考虑来自其他边缘网络的干扰管理以及为每个智能体进行信道分配。

1. 多边缘网络优化问题的表述

在多边缘网络环境下，优化问题可以用以下公式表示：
[
\begin{align }
P_2: \min_{p,b,f,\alpha} & \left{ \sum_{m = 1}^{M} \sum_{n = 1}^{N} \left[ \lambda_{m,n}^t t_{m,n}^l + \lambda_{m,n}^e e_{m,n}^l \right] (1 - b_{m,n}) \right} \
& + \left{ \sum_{m = 1}^{M} \sum_{n = 1}^{N} \left[ \lambda_{m,n}^t t_{m,n}^{EDGE} + \lambda_{m,n}^e e_{m,n}^{EDGE} \right] b_{m,n} \right} \
\text{s.t. } & C1: b_{m,n} \in {0, 1}, \
& C2: 0 < f_{m,n}^l \leq f_{m,n}^{\max}, \
& C3: 0 < p_{m,n} \leq p_{m,n}^{\max}, \
& C4: (1 - b_{m,n}) t_{m,n}^l + b_{m,n} t_{m,n}^{EDGE} \leq T_{m,n}^d, \