一种深度强化学习的C-RAN动态资源分配方法

张永棠

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一种深度强化学习的C-RAN动态资源分配方法

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移动边缘计算（MEC）技术已成为云无线接入网（C-RAN）提供近距离服务的一个很有前途的例子,从而减少了服务延迟,节约了能源消耗.本文考虑一个多用户MEC系统,解决了计算卸载策略和资源分配策略问题.我们将延迟总成本和能耗作为优化目标,在一个动态的环境中获得一个最优的策略.提出了一个基于深度强化学习的优化框架来解决资源分配问题,利用深度神经网络（DNN）对批评者的价值函数进行估计,从当前状态直接提取信息,不需要获取准确的信道状态.从而降低了优化目标的状态空间复杂度.参与者使用另一个DNN来表示参数随机策略,并在批评者的帮助下改进策略.仿真结果表明,与其它方案相比,该方案显著降低了总功耗.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2021年第1期|132-136|共5页
作者
张永棠;
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作者单位

广东东软学院计算机学院;

南昌工程学院江西省协同感知与先进计算技术研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类移动通信;自动推理、机器学习;
关键词
云无线接入网; 移动边缘计算; 深度神经网络; 深度强化学习;

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