摘要 针对新型电力系统多元主体灵活高效随机接入与服务质量保障需求,亟需解决现有地面网络通信覆盖不全、任务实时响应弱、设备能量受限等难题.本文提出了由低轨卫星、无人机和地面用户设备构成的空天地协同赋能移动边缘计算系统模型,通过研究用户任务切分、卸载策略、功率控制、无人机轨迹规划和边缘计算资源分配的联合优化问题,以实现终端长期能耗最小化.然而,该问题中短期优化决策与长期超高可靠低延迟通信(ultra reliable and low latency communication, URLLC)约束高度耦合,无法直接求解.为此,采用李雅普诺夫(Lyapunov)优化将原问题转化为一系列可逐时隙求解的子问题.设计基于多智能体软Actor-Critic(multi-agent soft actor-critic, MASAC)的URLLC感知能耗优化算法,并提出了改进的重参数化和激活函数调整策略,实现对问题的高效求解.仿真结果表明,所提方法在降低系统能耗和保障URLLC约束方面优于其他基线方法.

关键词 空天地移动边缘计算; 轨迹优化; 资源分配; 超可靠低延迟通信; 多智能体软演员-评论家; space-air-ground collaborative mobile edge computing; trajectory optimization; resource allocation; ultra-reliable and low-latency communication; multi-agent soft actor-critic; MASAC