边缘低空系统中任务卸载、内容缓存及资源分配优化方法

本发明涉及无线通信技术领域，特别是一种边缘低空系统中任务卸载、内容缓存及资源分配优化方法，在多接入边缘计算支持的边缘低空系统中，利用主动推理进行优化的方法。该方法通过综合优化边缘服务器的内容缓存和资源分配策略，在保障用户服务质量的同时，实现了系统的低成本运行。面对网络动态性、信息获取的不确定性以及数据使用的不完全性等挑战，本发明将优化问题转化为马尔可夫决策过程。在此基础上，采用了一种基于主动推理的深度强化学习算法。该算法不仅考虑了奖励维度，还额外融入了智能体的偏好，以探索更个性化的策略。通过这种方式，本发明能够实现内容放置、任务卸载和资源分配的全面优化，从而在保证用户体验的前提下，有效降低了系统的运行成本。