UAV-DDPG 项目源自一篇学术论文,题为「无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一个深度确定性策略梯度方法」。该项目旨在优化无人机(UAV)在移动边缘计算(MEC)系统中的计算任务卸载,提升通信覆盖率和质量。
在这个系统中,无人机携带计算资源,为临近的用户设备(UE)提供卸载服务。用户设备将部分计算任务卸载到无人机上,而剩余任务则在设备本地处理。在这种情况下,为了减少任务的最大处理延迟,项目需在用户调度、任务卸载比例、无人机的飞行角度和速度上进行联合优化。这一问题由于包含非凸约束条件、高维状态空间和连续动作空间而相当复杂。
为了解决上述问题,项目提出了一种基于深度确定性策略梯度 (DDPG) 的强化学习算法。此算法能够在无法控制的动态环境中推导出最佳的计算卸载策略。项目的实验结果表明,该算法能迅速收敛到最优解,并在处理延迟方面相较于其他基线算法(如深度Q网络,DQN)有显著提升。
该项目进行了大量实验,验证了所提算法相对于传统方法的优越性。结果显示,使用 DDPG 算法的无人机辅助计算系统不仅在任务延迟方面表现优越,而且具备快速收敛的特性。
项目开发基于 TensorFlow 1.X 环境,用户需要在运行算法前准备相应的开发环境。
该项目的相关研究成果发表在《Wireless Networks》期刊上,有兴趣的读者可以引用以下文献:
@article{wang2021computation,
title={Computation offloading optimization for UAV-assisted mobile edge computing: a deep deterministic policy gradient approach},
author={Wang, Yunpeng and Fang, Weiwei and Ding, Yi and Xiong, Naixue},
journal={Wireless Networks},
volume={27},
number={4},
pages={2991--3006},
year={2021},
publisher={Springer}
}
需要注意的是,项目中的开源代码主要由一名研究生在攻读硕士期间完成。由于该作者毕业后未继续从事科研工作,目前代码未能持续维护和更新。因此,项目代码仅供参考。
如需进一步了解该项目,可以通过以下方式联系项目作者王云鹏(1609791621@qq.com)。
项目团队还开发了另一个名为 MADDPG 的项目,感兴趣的用户可以参考相关资料。此外,用户也可以使用 Ray 框架实现其他深度强化学习算法。
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TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
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基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
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