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基于深度强化学习的边云协同串行任务卸载算法 被引量:7
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作者 张凤荔 赵佳君 +1 位作者 刘东 王瑞锦 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期398-404,共7页
在移动边缘计算任务卸载问题中,传统卸载算法仅考虑移动设备和边缘服务器计算资源,在资源利用、系统效能上存在一定的局限性。该文基于RainbowDQN算法,考虑了延迟、能耗成本和服务质量保证等因素,提出了一种边缘云协同串行任务卸载算法(... 在移动边缘计算任务卸载问题中,传统卸载算法仅考虑移动设备和边缘服务器计算资源,在资源利用、系统效能上存在一定的局限性。该文基于RainbowDQN算法,考虑了延迟、能耗成本和服务质量保证等因素,提出了一种边缘云协同串行任务卸载算法(ECWS-RDQN)。该算法通过对串行任务的权重分配,实现了网络边缘和云端协同的串行任务动态分配处理,为不同的用户设备应用提供近似最优的任务分配卸载策略。实验表明,ECWS-RDQN算法比传统方案有更好的系统效能,提升了应用的服务质量。 展开更多
关键词 深度Q网络 边云协同 移动边缘计算 串行任务 任务卸载算法
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智能网联汽车边缘计算任务卸载研究综述 被引量:3
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作者 杨智勇 胡耀文 许沁欣 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期98-110,共13页
移动边缘计算作为一种新兴计算模式,已在车联网场景中展现出巨大的潜力。任务卸载是移动边缘计算中的关键问题,对于提高系统性能和用户体验至关重要,对此,针对移动边缘计算下车辆任务卸载研究展开综述。首先介绍移动边缘计算的基本概念... 移动边缘计算作为一种新兴计算模式,已在车联网场景中展现出巨大的潜力。任务卸载是移动边缘计算中的关键问题,对于提高系统性能和用户体验至关重要,对此,针对移动边缘计算下车辆任务卸载研究展开综述。首先介绍移动边缘计算的基本概念,然后总结了评价指标与任务卸载问题公式和卸载决策等方面的研究,并对任务卸载方法和一些算法进行归纳,最后探讨了移动边缘计算任务卸载在未来的研究方向与挑战。通过对的研究现状概述和未来挑战的讨论,可更好地了解移动边缘计算任务卸载的前沿动态,为相关研究和应用提供指导和启示。 展开更多
关键词 交通运输工程 任务 移动边缘计算 评价指标 任务卸载算法
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