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超密集网络环境中移动边缘计算任务卸载的深度强化学习算法
1
作者
张茜
戚续博
+2 位作者
张聪
崔勇
王洪格
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第10期306-312,共7页
针对移动边缘计算任务卸载研究忽略通信网络时变特性和用户移动性而导致的场景过于静态化问题,考虑了一个具有多个基站的超密集网络环境中的边缘计算任务卸载场景,在没有任何先验信息的情况下为移动用户提供实时的任务卸载决策。结合强...
针对移动边缘计算任务卸载研究忽略通信网络时变特性和用户移动性而导致的场景过于静态化问题,考虑了一个具有多个基站的超密集网络环境中的边缘计算任务卸载场景,在没有任何先验信息的情况下为移动用户提供实时的任务卸载决策。结合强化学习强大的环境交互能力,将问题描述为马尔可夫决策过程,重新定义状态和动作空间;基于优先级采样的双深度Q网络提出一种二进制在线任务卸载算法,同时优化设备CPU频率;通过仿真实验验证了所提算法的有效性。
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关键词
任务卸载
边缘计算
深度强化学习
超密集网络
马尔可夫决策
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职称材料
题名
超密集网络环境中移动边缘计算任务卸载的深度强化学习算法
1
作者
张茜
戚续博
张聪
崔勇
王洪格
机构
中原工学院计算机学院
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
郑州轻工业大学计算机与通信工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第10期306-312,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61902369)
河南省科技攻关计划项目(222102210281,212102210409)
中原工学院优势学科实力提升计划项目。
文摘
针对移动边缘计算任务卸载研究忽略通信网络时变特性和用户移动性而导致的场景过于静态化问题,考虑了一个具有多个基站的超密集网络环境中的边缘计算任务卸载场景,在没有任何先验信息的情况下为移动用户提供实时的任务卸载决策。结合强化学习强大的环境交互能力,将问题描述为马尔可夫决策过程,重新定义状态和动作空间;基于优先级采样的双深度Q网络提出一种二进制在线任务卸载算法,同时优化设备CPU频率;通过仿真实验验证了所提算法的有效性。
关键词
任务卸载
边缘计算
深度强化学习
超密集网络
马尔可夫决策
Keywords
Task offload
Edge computing
Deep reinforcement learning
Ultra-dense network
Markov decision
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
超密集网络环境中移动边缘计算任务卸载的深度强化学习算法
张茜
戚续博
张聪
崔勇
王洪格
《计算机应用与软件》
北大核心
2025
0
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