无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法(5)——结果与分析

无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法(5)——结果与分析

参考文献:

[1] Wang Y , Fang W , Ding Y , et al. Computation offloading optimization for UAV-assisted mobile edge computing: a deep deterministic policy gradient approach[J]. Wireless Networks, 2021:1-16.doi:https://doi.org/10.1007/s11276-021-02632-z

5 结果与分析

在本节中,我们通过数值模拟来说明提出的基于 DDPG 的无人机辅助 MEC 系统计算卸载框架。首先,介绍了仿真参数的设置。然后,对基于 DDPG 的框架在不同场景下的性能进行了验证,并与其他基线方案进行了比较。

5.1 仿真设置

在无人机辅助的 MEC 系统中,我们考虑一个 K = 4 K=4 K=4 UEs 随机分布在 L × W = 100 × 100 m 2 L\times W = 100 \times 100 m^2 L×W=100×100m2 的2维平面,假设无人机在固定高度 H = 100 m H=100 m H=100m 飞行。根据[26]的定义,无人机的总质量为 M U A V = 9.65 k g M_{UAV}=9.65kg MUAV=9.65kg 。整个时间段 T = 400 s T=400s T=400s分为 I = 40 个时隙。参考[9],无人机最大飞行速度 v m a x = 50 m / s v_{max}=50 m/s vmax=50m/s,无人机在每个时隙的飞行时间 t f l y = 1 s t_{fly}=1s tfly=1s 。在参考距离为1米时,通道功率增益被设置为 α 0 = − 50 d B \alpha_0=-50 dB α0=50dB 。设置传输带宽为 B = 1 M H z B=1MHz B=1MHz。假设没有信号遮挡下,接收机的噪声功率为 σ 2 = − 100 d B m \sigma^2=-100 dBm σ2=100dBm 。如果信号在无人机与UE k之间传输过程中被阻塞,即信号为 f k ( i ) = 1 f_k(i)=1 fk(i)=1

渗透损失为 P N L O S = 20 d B P_{NLOS}=20 dB PNLOS=20dB 。我们假设 UEs 的传输功率为 P u p = 0.1 W P_{up}=0.1 W Pup=0.1W, UAV电池容量 E b = 500 k J E_b=500 kJ Eb=500kJ 和所需CPU周期/位 s=1000 周期/位。UE 和 MEC 服务器的计算能力分别设置为 f U E = 0.6 G H z f _{UE}=0.6 GHz fUE=0.6GHz f U A V = 1.2 G H z f_{UAV}=1.2 GHz fUAV=1.2GHz。将所提出的状态归一化算法中的比例因子分别设置为 γ b = 5 × 1 0 5 , γ x = 100 , γ y = 100 , γ D r m = 1.05 × 1 0 8 , γ D U E = 2.62 × 1 0 6 \gamma_{b}=5 \times 10^{5}, \gamma_{x}=100, \gamma_{y}=100, \gamma_{D_{rm}}=1.05 \times 10^{8}, \gamma_{D_{UE}}=2.62 \times 10^{6} γb=5×105,γx=100,γy=100,γDrm=1.05×108,γDUE=2.62×106 。除另有说明外,具体仿真参数如表1所示。在我们的实验中,使用算法 3 在相同设置下多次运行获得的平均奖励来进行性能比较。

为作比较,现将四种基线方法说明如下:

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  • 将所有任务卸载到无人机(仅卸载):在每个时间段,无人机将在区域中心的固定位置向终端提供计算服务。UE 将所有的计算任务都交给无人机上的 MEC 服务器处理。
  • 全本地执行(Local-only):在不借助无人机的情况下,终端的所有计算任务都在本地执行。
  • 基于Actor Critical 的计算卸载算法 (AC):为了评价本文提出的基于 DDPG 的计算卸载算法的性能,在计算卸载问题上还实现了基于连续动作空间的 RL 算法 AC 。为了与 DDPG 进行比较, AC 还采用了状态归一化。
  • 基于DQN的计算卸载算法(DQN):将传统的基于离散动作空间的 DQN 算法与提出的基于 DDPG 的算法进行比较。在无人机飞行过程中,角度水平被定义为 B = { 0 , π / 5 , … , 2 π } \mathcal{B}=\{0, \pi / 5, \ldots, 2 \pi\} B={0,π/5,,2π} ,速度级别表示为 V = { 0 , v m a x / 10 , … , v m a x } \mathcal{V}=\{0, v_{max}/ 10, \ldots, v_{max}\} V={0,vmax/10,,vmax} 和卸载比级别可设置为 O = { 0 , 0.1 , … , 1.0 } \mathcal{O}=\{0, 0.1, \ldots, 1.0\} O={0,0.1,,1.0} 。为了与DDPG和AC进行比较,DQN还采用了状态归一化。

5.2 仿真结果与讨论

5.2.1 参数分析

我们首先进行了一系列的实验,以确定最优值的重要超参数用于算法比较。本文算法在不同学习速率下的收敛性能如图 2 所示。我们假设评论网络和演员网络的学习速度是不同的。首先,我们可以清楚地看到,当 α Actor  = 0.1 , α Critic  = 0.2 \alpha_{\text {Actor }}=0.1, \alpha_{\text {Critic }}=0.2 αActor =0.1,αCritic =0.2 α Actor  = 0.001 , α Critic  = 0.002 \alpha_{\text {Actor }}=0.001, \alpha_{\text {Critic }}=0.002 αActor =0.001,αCritic =0.002 时,提出的算法可以收敛。但当 α Actor  = 0.1 , α Critic  = 0.2 \alpha_{\text {Actor }}=0.1, \alpha_{\text {Critic }}=0.2 αActor =0.1,αCritic =0.2 时,算法收敛到局部最优解。究其原因,大的学习率将使批评家网络和演员网络都有一个大的更新步骤。其次,我们可以发现当学习速率很小时,即 α Actor  = 0.00001 , α Critic  = 0.00002 \alpha_{\text {Actor }}=0.00001, \alpha_{\text {Critic }}=0.00002 αActor =0.00001,αCritic =0.00002 时,算法不能收敛。这是因为较低的学习率会导致dnn的更新速度较慢,需要更多的迭代片段来收敛。因此,actor网络和critic网络的最佳学习率分别为 α Actor  = 0.001 , α Critic  = 0.002 \alpha_{\text {Actor }}=0.001, \alpha_{\text {Critic }}=0.002 αActor =0.001,αCritic =0.002

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在图 3 中,我们比较了不同折扣因子 γ \gamma γ 对算法收敛性能的影响。结果表明,当折扣因子 γ = 0.001 \gamma=0.001 γ=0.001时,训练后的计算卸载策略性能最佳。原因是不同时期的环境差异很大,所以整个时间段的数据不能完全代表长期的行为。 γ \gamma γ 越大,说明 Q 表将整个时间段收集的数据视为长期数据,导致不同时间段的泛化能力较差。因此,适当的 γ \gamma γ 值将提高我们训练后的策略的最终性能,在接下来的实验中,我们将折扣因子 γ \gamma γ 设置为0.001。

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图 4 显示了在不同探测参数 σ e \sigma_e σe 下,本文算法在处理延迟方面的性能比较。该探测参数对算法的收敛性能影响很大。当算法收敛于 σ e = 0.1 \sigma_e=0.1 σe=0.1 时,最佳延迟在63秒上下波动。 σ e \sigma_e σe 值越大,随机噪声分布空间就越大,这使得 agent 可以探索更大的空间范围。当 σ e = 0.001 \sigma_e= 0.001 σe=0.001 时,算法在850次迭代时性能下降, σ e \sigma_e σe 较小,算法陷入局部最优解。因此,需要进行大量的实验才能获得无人机辅助场景下合适的探索设置。因此,为了在接下来的实验中获得更好的性能,我们选择 σ e = 0.01 \sigma_e=0.01 σe=0.01

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图 5 显示了不使用状态归一化和行为噪声的训练策略对 DDPG 训练算法的影响。一方面,如果在没有行为噪声的情况下训练 DDPG 算法,算法的收敛速度会变慢。另一方面,如果不进行状态归一化训练,即在状态归一化中不引入尺度因子,训练算法将失效。这是因为在没有状态归一化策略的情况下, E battery  ( i ) E_{\text {battery }}(i) Ebattery (i) D remain  ( i ) D_{\text {remain }}(i) Dremain (i) D k ( i ) D_{k}(i) Dk(i) 的值都太大,导致 DNNs 的随机初始化输出更大的值。因此,如果在 DDPG 算法中不采用我们提出的状态归一化策略,该算法最终会变成贪婪算法。

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5.2.2 性能比较

图 6 显示了不同算法之间的性能比较。在图 6a 中,我们对 R L算法的 DNNs 进行了总计1000次迭代的训练。从图中可以看出,随着迭代次数的增加, AC 算法不能收敛,而 DQN 和 DDPG 算法都可以收敛。这是因为 AC 算法存在着行动者网络和批评网络同时更新的问题。行动者网络的行为选择依赖于评论网络的价值功能,但评论网络本身难以收敛。因此,AC算法在某些情况下可能不收敛。相比之下, DQN 和 DDPG均受益于评价网络和目标网络的双网络结构,可用于切断训练数据之间的相关性,从而找到最优的行动策略。利用算法收敛后的延迟结果,比较不同任务大小设置下的算法,结果如图 6b 所示。在图 6b 中,对于相同的任务大小, DDPG 算法的时延在五种算法中始终是最低的。由于探索了离散的动作空间和可用动作之间的不可忽略空间, DQN 无法准确地找到最优卸载策略。而 DDPG 算法则探索一个连续的动作空间,并采取一个精确的动作,最终获得最优策略,显著减少了延迟。此外, DQN 算法的收敛速度远高于 DDPG 算法。 Offload-only 和 Local-only 两种算法不能充分利用整个系统的计算资源。因此,对于相同的任务大小, DDPG 算法的处理延迟明显低于 Offload-only 和 Local-only 算法。此外,随着任务大小的增大, DDPG 算法优化后的处理延迟增加速度明显慢于 Offload-only 和 Local-only 算法,表明了该算法的优势。

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图 7a 和图 b 显示了同一组实验在延迟和卸载比方面的性能。图 7a 显示了不同 UE 计算能力下 DQN 方案和 DDPG 方案的收敛性能。本文提出的方案之所以没有与 AC 方案进行比较,是因为 AC 方案仍然不收敛。我们可以发现,当 UE 的计算能力较小时,即 f U E = 0.4 G H z f_{UE}=0.4 GHz fUE=0.4GHz 时,两种优化方案优化后的处理延迟要高于 f U E = 0.6 G H z f_{UE}=0.6 GHz fUE=0.6GHz 时的处理延迟。另一方面,从图 7b 中可以看出,当 UE 的计算能力较大时,系统的平均卸载率较小,因此 UE 更倾向于在本地执行任务。 UE 的计算能力越小,同时系统的数据处理速度越慢,导致本地执行和卸载之间的最大延迟越大。图 7c 为本文方案与 DQN 方案在不同 CPU 频率条件下优化后的时延比较。由图 7c 可以看出,在不同 UE 计算能力下,与 DQN 方案相比,本文提出的 DDPG 方案具有更低的延迟。这是因为 DDPG 方案可以输出多个连续的动作,而不是 DQN 中有限的离散动作集。因此, DDPG 可以找到一个精确的、对连续动作控制系统延迟影响较大的因子,即卸载比。

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在图 8 中,我们比较了UE 的数量在1到10之间变化下 DDPG 方案、 DQN 、 Offload-only 和 Local-only 的平均处理延迟 。我们假设在不同数量的终端下,一个时间段内要完成的总任务大小是相同的。如图 8 所示,随着 UE 数量的增加,除 DQN 外,其他方案的平均处理延迟几乎不变。随着 UE 数量的增加, DQN 方案的处理延迟在 86 s左右波动。原因可以解释如下。不同数量 UE 的情况下, DQN 输出动作取值范围差异较大。因此,当样本作为 DNN 训练的输入时, DNN 可能倾向于输出更大的值。 DDPG 的演员网络输出多维动作,保证了 DNN 的输入数据在同一范围内,即 [0,1] ,保证了 DDPG 算法的收敛性和稳定性。此外,所提出的 DDPG 方案具有最小的延迟。这是因为 DDPG 方案能够在连续动作中找到最优值,从而得到最优控制策略。

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