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本文是对论文《Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Computation Offloading and Interference Coordination in Small Cell Networks》的分析，第一作者为北京邮电大学Xiaoyan Huang

一、文章概述

为了更好地将AI服务应用于通信网络之中，作者建议在每个基站处配置MEC服务器作为辅助。在此情景下，就产生了用户端计算卸载的分配方案选择问题。本文中，作者提出了一种基于多代理联合强化学习的计算卸载算法，有助于整个通信网络运行更为高效。此外，考虑到部分场景无法支持联合强化学习的信令开销，作者还提出了基于联邦学习的计算卸载算法。两种方法均优于常规算法，联合强化学习方案产生更大的信令开销，同时也具有更好的性能。联邦学习方法是对于联合强化学习方法的弱化，旨在用更少的信令，达到优于常规的效果。

二、理论模型

1.系统目标

整个系统所优化的目标是本地(用户端UE)和卸载(基站处服务器MEC)所产生的的能量开销最小化。

2.约束条件

C1:用户处和基站处计算的最大时延必须小于可接受最大时延T。.
C2:卸载任务量占比需在[0,1]之间。
C3-C5:每个UE最多可以分配一个信道，每个小区的每个信道最多可以分配给一个UE。
C6:功率限制
C7:基站内所有UE分配MEC，其总和不能超过MEC总算力。

3.公式推导

(1)任务量

对于任意时隙，基站M所对应的用户N处的任务具有如上图所示的三个参量，其中表示计算任务的规模(在传输中使用的参数)。表示计算任务所需要的算力(在本地和服务器计算时使用的参数)。表示计算任务可以接受的最大时延。

(2)卸载率

对于每一个task，我们用表示其卸载率(该部分任务交由基站处MEC服务器计算)。相应的，表示在本地所进行的计算任务占比。

(3)本地能耗

对于每一个本地用户终端，我们认为其具有数值固定但相互之间各不相同的算力，表示为算力。
那么，对于每一个计算任务，其本地的计算用时为

用户侧的功率设为(固定值)，其所消耗的总能量如下

(4)传输能耗

当计算任务以Un(以香农定理给出)的速率在信道中传送时，所需要的总时长为

相应的，其消耗的能量(Pn表示的是发送功率)为

(5)MEC计算能耗

基站MEC服务器的计算时间消耗为

相应的，其能量消耗(时间*功率)为

(6)总述

本地能耗+传输能耗+MEC计算能耗之和，就是本文优化的总目标(最小化功率消耗)。联合强化学习、联邦学习的目的是训练模型，对卸载率、信道分配、功率分配做出决策，达到较优结果。

三、算法架构----多基站联合强化学习

1.网络结构图

2.算法总述

对于多基站联合强化学习算法，作者所搭建的强化学习模型架构如下:在每个基站处，以DDPG(改进版AC)算法为核心进行处理。突出特点在于Critic网络接收全局基站的动作状态信息，对Actor网络进行直到，以达到全局能量消耗最优的任务目标。

3.Actor网络

(1).输入状态

依次为信道增益、信道干扰以及各任务的分配与完成情况。

(2).输出动作

依次为UE侧任务卸载率、基站侧信道分配、功率分配以及MEC算力分配。

4.Critic网络

Critic网络以全局能量消耗作为评价指标，对于状态的转换进行评估，给予反馈来控制Actor网络的演进。

(1).环境奖励

环境奖励包含三项，依次为 本地能量消耗(负奖励)、卸载能量消耗(正奖励)以及延时满足情况。

5.伪代码

四、算法架构----多基站联邦学习

1.网络结构图

2.算法总述

对于多基站联邦学习算法，依旧是在每个基站处建立DDPG(改进AC)框架。其联合强化学习显著的不同点是:Critic网络不再接收全局状态-动作信息以计算能量消耗。相应的，Critic网络只计算每个基站的能量消耗与时延满足程度，并在每一个时隙的末尾与其他基站进行模型融合(联邦平均)。

3.模型融合

模型融合的方法为常见的联邦平均算法。

4.伪代码

五、性能表征

1.计算性能

2.能耗指标