摘要
在本文中，为了满足物联网（IoRT）设备的多样化任务需求，我们提出了一种多卫星协作模型部署和卫星-地面推理框架，用于IoRT设备。此外，我们构建了一个联合模型部署、任务调度和资源分配（MTR）问题，旨在在约束条件下最小化长期平均成本，该成本通过加权延迟和能耗来衡量。考虑到这些子问题的不同时间尺度，我们将MTR问题分解为模型部署子问题和任务调度-资源分配子问题。我们将模型部署子问题定义为大规模时间尺度过程，将任务调度-资源分配子问题定义为小规模时间尺度过程。对于模型部署子问题，我们提出了一种大规模时间尺度替代辅助模型部署（LT-SAMD）算法。对于任务调度-资源分配子问题，我们使用受限马尔可夫决策过程（CMDP）进行建模，并提出了一种小规模时间尺度混合近端策略优化和凸优化（ST-HPCO）算法来解决它。另外，我们提出了一种全局双时间尺度解耦执行（TT-DE）算法，该算法整合了ST-HPCO和LT-SAMD算法来解决MTR问题。仿真结果表明，与仅使用PPO的基线和AOS-PPO算法相比，我们提出的算法分别实现了高达60%和28%的成本降低。
