MEC中卸载决策与资源分配的深度强化学习方法

杨天; 杨军

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在移动边缘计算(MEC)服务器计算资源有限且计算任务具有时延约束的情况下,为缩短任务完成时间并降低终端能耗,提出针对卸载决策与资源分配的联合优化方法.在多用户多服务器MEC环境下设计一种新的目标函数以构建数学模型,结合深度强化学习理论提出改进的Nature Deep Q-learning算法Based DQN.实验结果表明,在不同目标函数中,Based DQN算法的优化效果优于全部本地卸载算法、随机卸载与分配算法、最小完成时间算法和多平台卸载智能资源分配算法,且在新目标函数下优势更为突出,验证了所提优化方法的有效性.

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来源
《计算机工程》 |2021年第8期|37-44|共8页
作者
杨天; 杨军;
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作者单位

宁夏大学信息工程学院宁夏银川 750021;

宁夏大学信息工程学院宁夏银川 750021;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
移动边缘计算; 计算资源; 时延约束; 卸载决策; 资源分配; 深度强化学习;

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