天地空协同调度算法

能效提升27.2%

一种基于多智能体深度强化学习的联合部署与调度算法，让空中平台自主优化混合动作决策，实时适应动态网络环境，突破传统方法无法实现的协同能力。

Tan, Lin · 郭松涛 · 邝祝芳 · Zhou, Pengzhan · 李明妍

IEEE Transactions on Wireless Communications 2025

参数信息

能效提升

27.2 %

任务完成率提升

6.8 %

技术优势

能效大幅提升

多智能体深度强化学习框架让空中平台自主优化部署与资源分配，减少能耗。

任务完成率提高

离散的卸载决策与连续的资源分配联合优化，协同完成更多任务。

实时自适应

基于动态网络环境实时优化行动，无需离线重新训练。

应用场景

• 低轨卫星通信：补足卫星网络计算短板，支撑广域通信下的任务协同。
• 多智能体强化学习：让空中平台学习协同策略，在动态环境下自主决策。
• 空天地一体化网络：打通水平与垂直协作，提升全网资源利用效率。
• 边缘计算任务卸载：分解海量计算任务，降低延迟并提高完成率。