基于多智能体DRL的区块链物联网协同计算卸载OA北大核心CSTPCD

由于基于深度强化学习算法收敛速度慢、鲁棒性差、性能不稳定,提出一种基于多智能体DRL框架的区块链物联网协同计算卸载算法。设计一种高效的多智能体深度强化学习算法,提出一种基于代理策略的初始化方法,避免了智能体训练初始阶段的无用探索,大大减少了在智能体训练中达到稳定性能所需的时间。引入联盟学习机制,并为智能体构造了分散网络,提升算法对动态环境的适应能力。仿真对比结果证明了该算法能够有效提升鲁棒性以及收敛速度。