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面向智慧城市的多依赖任务计算迁移研究
1
作者
彭凯
刘培琛
+1 位作者
许小龙
周星宇
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期391-404,共14页
针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化...
针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化学习算法训练出可感知任务间依赖关系的智能体,以实时地进行计算迁移决策。一系列实验验证了该方法在时延、能耗优化方面的有效性。
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关键词
智慧城市
计算迁移
时延敏感型
任务
多依赖任务
深度强化学习
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职称材料
题名
面向智慧城市的多依赖任务计算迁移研究
1
作者
彭凯
刘培琛
许小龙
周星宇
机构
华侨大学工学院
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
南京信息工程大学计算机与软件学院
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期391-404,共14页
基金
国家自然科学基金(No.61902133)
泉州市科技计划项目(No.2020C050R)
中央高校基础研究基金(No.ZQN-817)资助。
文摘
针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化学习算法训练出可感知任务间依赖关系的智能体,以实时地进行计算迁移决策。一系列实验验证了该方法在时延、能耗优化方面的有效性。
关键词
智慧城市
计算迁移
时延敏感型
任务
多依赖任务
深度强化学习
Keywords
smart cities
computation offloading
latency-sensitive task
multi-dependency task
deep reinforcement learning
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
面向智慧城市的多依赖任务计算迁移研究
彭凯
刘培琛
许小龙
周星宇
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
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