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基于SAC算法的大型星座下的星地协同网络任务卸载能耗优化 AITC 2024+空天之星

星地协同网络；边缘计算；任务卸载；SAC算法

低轨卫星网络作为空间通信的重要组成部分，有效补充了地面边缘计算在基站覆盖和抗灾能力上的不足。本文在大型星座下星地协同网络场景的能耗过大问题，提出了一种基于SAC（Soft Actor-Critic）算法的强化学习策略。与传统的深度强化学习算法相比，SAC算法通过最大熵原则平衡探索与利用，具备更高的稳定性和效率，尤其在资源受限和通信延迟较大的星地协同网络中表现突出。仿真结果表明，与任务本地处理和其他传统方法相比，SAC算法显著降低了系统能耗，平均减少42.39%、8.670%、5.625%，同时展现出更快的收敛速度和更强的适应性，验证了其在复杂星地协同网络中的优越性和应用潜力。