43、多智能体驱动的分布式边缘网络资源分配

多智能体驱动的分布式边缘网络资源分配

在分布式边缘网络（DEN）中，资源分配是一个关键问题，它直接影响到网络的性能和效率。本文将介绍基于多智能体的资源分配方法，包括深度神经网络（DNN）的损失函数计算、深度确定性策略梯度（DDPG）算法以及多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法框架。

1. DNN损失函数计算

在强化学习（RL）领域，我们可以将某个函数视为Q函数。DNN的损失函数可以通过以下公式计算：
[L(w) = E[y_t - Q(s_t, a_t)|w]]
其中，(w)是DNN的网络参数，(y_t)可以表示为：
[y_t = r_t + \gamma Q(s_{t+1}, a_{t+1}|w’)]
这里，(s_{t+1})和(a_{t+1})分别是智能体的下一个状态和动作。

为了使DNN更加稳定并提高收敛速度，智能体引入了经验回放记忆和具有相同结构的目标网络。经验回放记忆通过随机采样一批转换来重新训练DNN，而目标网络可以减少当前Q值和目标Q值之间的相关性，并在特定步骤进行更新。

然而，当前的深度Q网络（DQN）无法处理连续动作控制问题。幸运的是，基于演员 - 评论家的深度确定性策略梯度（DDPG）算法可以更轻松地解决这个问题。具体来说，DDPG由两个演员网络和两个评论家网络组成，演员网络生成动作，评论家网络获取Q值函数以更新演员网络参数。策略梯度方法可以表示为：
[\nabla_{\theta}J = E[\nabla_{a}Q(s, a|w) {s=s_t,a=\pi(s_t)}\nabla {\theta}\pi(s|\theta)_{s=s_t}]]
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