input : Parameters V , {γi, ci}Ni=1, K, training interval δT , Mt update interval δM ; output: Control actions 􏰕xt,yt􏰖Kt=1; 1 Initialize the DNN with random parameters θ1 and empty replay memory, M1 ← 2N; 2 Empty initial data queue Qi(1) = 0 and energy queue Yi(1) = 0, for i = 1,··· ,N; 3 fort=1,2,...,Kdo 4 Observe the input ξt = 􏰕ht, Qi(t), Yi(t)􏰖Ni=1 and update Mt using (8) if mod (t, δM ) = 0; 5 Generate a relaxed offloading action xˆt = Πθt 􏰅ξt􏰆 with the DNN; 6 Quantize xˆt into Mt binary actions 􏰕xti|i = 1, · · · , Mt􏰖 using the NOP method; 7 Compute G􏰅xti,ξt􏰆 by optimizing resource allocation yit in (P2) for each xti; 8 Select the best solution xt = arg max G 􏰅xti , ξt 􏰆 and execute the joint action 􏰅xt , yt 􏰆; { x ti } 9 Update the replay memory by adding (ξt,xt); 10 if mod (t, δT ) = 0 then 11 Uniformly sample a batch of data set {(ξτ , xτ ) | τ ∈ St } from the memory; 12 Train the DNN with {(ξτ , xτ ) | τ ∈ St} and update θt using the Adam algorithm; 13 end 14 t ← t + 1; 15 Update {Qi(t),Yi(t)}N based on 􏰅xt−1,yt−1􏰆 and data arrival observation 􏰙At−1􏰚N using (5) and (7). i=1 i i=1 16 end这个算法中的基于模型的优化和无优化DRL和DNN深度学习怎么体现

在这个算法中，第7步是基于模型的优化，即对于每个二进制决策向量 $x_{ti}$，都通过解决问题（P2）来计算全局效用函数 $G(x_{ti},\xi_t)$。这个优化问题需要求解资源分配向量 $y_{it}$，使得总能耗最小。这是一个标准的凸优化问题，可以使用传统的优化算法进行求解，比如线性规划或者二次规划等。

第5步和第6步涉及到无优化的强化学习方法，即使用深度神经网络（DNN）来学习一个策略 $\pi_{\theta_t}(x_t|\xi_t)$，将状态 $\xi_t$ 映射到一个松弛的决策向量 $\hat{x}_t$。然后使用 NOP（Noise Optimization Procedure）方法将 $\hat{x}_t$ 量化成 $M_t$ 个二进制决策向量 $x_{ti}$，这些决策向量是等概率采样的。接着，对于每个决策向量 $x_{ti}$，使用基于模型的优化方法计算全局效用函数 $G(x_{ti},\xi_t)$。最后，选择具有最大全局效用的决策向量作为当前时刻的控制决策，并执行该决策。

第10步是通过DRL和DNN深度学习方法来更新策略参数 $\theta_t$。具体来说，使用记忆回放机制从先前的决策和状态中随机抽取一批数据，然后将其用作训练数据，使用Adam算法对DNN进行训练，并更新参数 $\theta_t$。这样，DNN可以逐渐学习到更好的策略，并逐步提高决策的性能。

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input : Parameters V , {γi, ci}Ni=1, K, training interval δT , Mt update interval δM ; output: Control actions 􏰕xt,yt􏰖Kt=1; 1 Initialize the DNN with random parameters θ1 and empty replay memory, M1 ← 2N; 2 Empty initial data queue Qi(1) = 0 and energy queue Yi(1) = 0, for i = 1,··· ,N; 3 fort=1,2,...,Kdo 4 Observe the input ξt = 􏰕ht, Qi(t), Yi(t)􏰖Ni=1 and update Mt using (8) if mod (t, δM ) = 0; 5 Generate a relaxed offloading action xˆt = Πθt 􏰅ξt􏰆 with the DNN; 6 Quantize xˆt into Mt binary actions 􏰕xti|i = 1, · · · , Mt􏰖 using the NOP method; 7 Compute G􏰅xti,ξt􏰆 by optimizing resource allocation yit in (P2) for each xti; 8 Select the best solution xt = arg max G 􏰅xti , ξt 􏰆 and execute the joint action 􏰅xt , yt 􏰆; { x ti } 9 Update the replay memory by adding (ξt,xt); 10 if mod (t, δT ) = 0 then 11 Uniformly sample a batch of data set {(ξτ , xτ ) | τ ∈ St } from the memory; 12 Train the DNN with {(ξτ , xτ ) | τ ∈ St} and update θt using the Adam algorithm; 13 end 14 t ← t + 1; 15 Update {Qi(t),Yi(t)}N based on 􏰅xt−1,yt−1􏰆 and data arrival observation 􏰙At−1􏰚N using (5) and (7). i=1 i i=1 16 end无优化的drl怎么提现

在无优化的 DRL 中，控制策略是由深度神经网络（DNN）直接生成的，而不是通过优化算法进行优化。这意味着在每个时间步骤，DNN 会根据当前的状态和过去的经验生成一组控制动作，然后选择最优的动作执行。由于没有优化算法的参与，无优化的 DRL 通常会受到训练过程中的局部最优问题的影响，并且可能无法达到最优解。因此，与优化算法结合使用的 DRL 方法通常能够更好地解决控制问题。

Algorithm 1: The online LyDROO algorithm for solving (P1). input : Parameters V , {γi, ci}Ni=1, K, training interval δT , Mt update interval δM ; output: Control actions 􏰕xt,yt􏰖Kt=1; 1 Initialize the DNN with random parameters θ1 and empty replay memory, M1 ← 2N; 2 Empty initial data queue Qi(1) = 0 and energy queue Yi(1) = 0, for i = 1,··· ,N; 3 fort=1,2,...,Kdo 4 Observe the input ξt = 􏰕ht, Qi(t), Yi(t)􏰖Ni=1 and update Mt using (8) if mod (t, δM ) = 0; 5 Generate a relaxed offloading action xˆt = Πθt 􏰅ξt􏰆 with the DNN; 6 Quantize xˆt into Mt binary actions 􏰕xti|i = 1, · · · , Mt􏰖 using the NOP method; 7 Compute G􏰅xti,ξt􏰆 by optimizing resource allocation yit in (P2) for each xti; 8 Select the best solution xt = arg max G 􏰅xti , ξt 􏰆 and execute the joint action 􏰅xt , yt 􏰆; { x ti } 9 Update the replay memory by adding (ξt,xt); 10 if mod (t, δT ) = 0 then 11 Uniformly sample a batch of data set {(ξτ , xτ ) | τ ∈ St } from the memory; 12 Train the DNN with {(ξτ , xτ ) | τ ∈ St} and update θt using the Adam algorithm; 13 end 14 t ← t + 1; 15 Update {Qi(t),Yi(t)}N based on 􏰅xt−1,yt−1􏰆 and data arrival observation 􏰙At−1􏰚N using (5) and (7). i=1 i i=1 16 end通过什么进行最优动作决策

最优动作决策是通过计算每个可能的离散动作的预期收益来实现的。具体来说，在第7步中，对于每个离散的二进制动作(xi, yi)，算法会优化资源分配yit，以最大化问题(P2)的目标函数G(xi, yi, ξt)。然后，算法会选择具有最大G值的动作作为最优动作，执行这个动作并更新回放记忆。整个过程在算法的第8步中完成。