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基于深度强化学习的移动边缘计算安全传输策略研究 被引量:1
1
作者 王义君 李嘉欣 +2 位作者 闫志颖 吕婧莹 钱志鸿 《通信学报》 北大核心 2025年第4期272-281,共10页
在移动边缘计算中,任务卸载过程中会面临信息泄露和被窃听等安全问题。为了提高移动边缘计算系统的安全传输效率,提出了无人机辅助物理层安全传输策略。首先,构建了无人机(UAV)搭载的移动边缘计算系统,由I个用户设备、M架合法无人机(L-U... 在移动边缘计算中,任务卸载过程中会面临信息泄露和被窃听等安全问题。为了提高移动边缘计算系统的安全传输效率,提出了无人机辅助物理层安全传输策略。首先,构建了无人机(UAV)搭载的移动边缘计算系统,由I个用户设备、M架合法无人机(L-UAV)和N架窃听无人机(E-UAV)构成;其次,保证L-UAV在规定周期内完成卸载任务的同时,以通信系统安全传输效率最大化为目标,采用引入注意力机制的多智能体深度确定性策略梯度(A-MADDPG)算法进行问题求解与优化;最后,在保证卸载前提下实现用户的机密信息不被窃听者窃听和安全计算效率最大化,保障系统整体安全性。仿真结果表明,所提算法相较于其他基准算法展现了更佳性能,在安全传输效率方面表现优越。 展开更多
关键词 移动边缘计算 物理层安全 深度强化学习 无人机辅助卸载
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异步移动边缘计算网络中的联合任务调度与计算资源分配优化策略
2
作者 王汝言 杨安琪 +2 位作者 吴大鹏 唐桐 祝志远 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第2期470-479,共10页
移动边缘计算(MEC)通过将密集型任务从传感器卸载到附近边缘服务器,来增强本地的计算能力,延长其电池寿命。然而,在面向无线传感器网等时变环境中,任务之间的异构性可能会导致通信低效率、高时延等问题。为此,该文提出一种异步移动边缘... 移动边缘计算(MEC)通过将密集型任务从传感器卸载到附近边缘服务器,来增强本地的计算能力,延长其电池寿命。然而,在面向无线传感器网等时变环境中,任务之间的异构性可能会导致通信低效率、高时延等问题。为此,该文提出一种异步移动边缘计算网络中的联合任务调度与计算资源分配优化策略,该策略实时感知任务信息年龄和能耗,将异步边缘卸载问题数学建模为NP难(NP-hard problem)的混合整数规划问题,并提出基于混合动作优势演员-评论家(HA2C)强化学习算法的任务调度和计算资源分配方案解决该问题。仿真结果表明,该文方法能显著降低异步卸载网络的平均信息年龄和能耗,满足无线传感器网络对任务时效性的要求。 展开更多
关键词 异步移动边缘计算 无线传感器网络 平均信息年龄 平均能耗 混合动作强化学习
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缓存辅助的移动边缘计算任务卸载与资源分配
3
作者 李致远 陈品润 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1248-1255,共8页
针对边缘计算网络环境下的计算任务卸载与资源分配问题,提出一种基于分层强化学习的联合优化缓存、卸载与资源分配(HRLJCORA)算法。以时延和能耗为优化目标,将原优化问题分解为两个子问题,下层利用深度Q-learning网络算法进行缓存决策,... 针对边缘计算网络环境下的计算任务卸载与资源分配问题,提出一种基于分层强化学习的联合优化缓存、卸载与资源分配(HRLJCORA)算法。以时延和能耗为优化目标,将原优化问题分解为两个子问题,下层利用深度Q-learning网络算法进行缓存决策,上层使用软动作评价算法进行计算任务卸载与资源分配决策。仿真实验结果表明,HRLJCORA算法与现有基线算法相比,有效降低了总开销,相较于联合优化计算任务卸载与资源分配(JORA)算法,卸载决策奖励值提高了13.11%,为用户提供了更优质的服务。 展开更多
关键词 移动边缘计算 缓存辅助 卸载决策 资源分配 分层强化学习 深度Q-learning网络算法 软动作评价算法
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多无人机辅助的移动边缘计算任务卸载及路径优化方法 被引量:2
4
作者 巨涛 李林娟 +2 位作者 张文金 张宇斐 火久元 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期72-83,共12页
针对多无人机辅助移动边缘计算中的任务卸载决策和路径优化问题,提出了一种基于多智能体深度强化学习的计算任务卸载与路径优化方法,以降低系统总能耗,提升计算性能。首先,设计了多无人机辅助移动边缘计算系统模型,通过软件定义网络技... 针对多无人机辅助移动边缘计算中的任务卸载决策和路径优化问题,提出了一种基于多智能体深度强化学习的计算任务卸载与路径优化方法,以降低系统总能耗,提升计算性能。首先,设计了多无人机辅助移动边缘计算系统模型,通过软件定义网络技术对无人机网络进行集中管理;然后,在考虑无人机负载及用户设备关联服务公平性的基础上,以系统总能耗为优化目标,通过设计多智能体深度确定性策略梯度算法完成任务卸载与无人机路径管理优化,以实现负载均衡、降低整个系统总能耗。仿真实验结果表明,与其他基准算法相比,所提方法在充分利用无人机辅助移动边缘计算系统计算资源的基础上,可在一定程度上降低系统能耗和计算延迟,保证整个系统的高效、稳定和可靠性,较好地满足移动边缘用户的服务请求。 展开更多
关键词 移动边缘计算 多无人机网络 任务卸载 路径优化 多智能体深度强化学习
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移动边缘计算下基于斯坦伯格博弈的资源分配策略研究 被引量:1
5
作者 吴碧莲 陈昕 殷波 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期136-143,共8页
针对移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)中物联网设备间的资源竞争问题,提出一种基于斯坦伯格博弈的资源分配策略。在边缘服务器和物联网设备组成的MEC系统架构下,考虑信道条件和设备竞争的影响,以最大化参与者效用为目标,建立通... 针对移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)中物联网设备间的资源竞争问题,提出一种基于斯坦伯格博弈的资源分配策略。在边缘服务器和物联网设备组成的MEC系统架构下,考虑信道条件和设备竞争的影响,以最大化参与者效用为目标,建立通信计算模型,运用最佳响应算法及最优定价算法得到最优的资源分配策略和定价策略,并采用博弈论方法证明纳什均衡的存在性和唯一性。仿真实验表明,所提算法具有良好的收敛性,在不同环境下的表现均优于所对比算法,证明了所提算法的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 移动边缘计算 资源分配 博弈论 纳什均衡 定价 物联网
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D2D辅助移动边缘计算下的任务卸载和资源分配研究 被引量:1
6
作者 占慧芳 李正权 +1 位作者 武贵路 聂高峰 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期90-100,共11页
针对移动边缘计算(MEC)环境下终端设备任务卸载时资源分配效率低的问题,提出一种基于终端直传通信(D2D)技术辅助MEC系统的多任务部分卸载方案。该方案基于块坐标下降法(BCD)实现任务卸载和资源分配策略的联合优化,借助动态定价策略激励... 针对移动边缘计算(MEC)环境下终端设备任务卸载时资源分配效率低的问题,提出一种基于终端直传通信(D2D)技术辅助MEC系统的多任务部分卸载方案。该方案基于块坐标下降法(BCD)实现任务卸载和资源分配策略的联合优化,借助动态定价策略激励服务型设备(SSDs)共享剩余可用计算资源,以最小化系统执行成本。首先利用重构-线性化技术(RLT)和凸优化理论优化计算资源分配和卸载比例划分,决定任务分配至本地计算、D2D卸载和边缘卸载时数据量;其次根据优化后卸载策略选择最优SSDs执行D2D卸载任务。仿真结果表明,与传统部分卸载方案、中继辅助卸载方案和协同计算卸载方案相比,所提卸载方案在不同设备数目下系统执行总成本分别减少27.62%、25.58%和19.98%,在不同最大容忍时延条件下系统执行总成本分别平均下降约43.35%、38.19%和36.79%及在不同任务数据大小下系统执行总成本分别平均下降约36.47%、30.60%和29.15%。进一步实验表明,与贪婪卸载方案相比,所提卸载方案在不同设备数目、最大容忍时延和任务数据量下分别平均优化7.59%、0.39%和3.10%系统执行成本,有效提高系统资源利用率并降低执行成本。 展开更多
关键词 移动边缘计算 任务卸载 D2D通信 资源分配 块坐标下降法
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基于随机Petri网的移动边缘计算任务卸载优化研究
7
作者 彭聚瑞 王高才 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第5期1232-1239,共8页
在移动边缘计算领域中,由于计算任务到达存在空窗期,导致部分终端设备和异地边缘服务器存在空闲状态,造成终端设备和异地边缘服务器上的计算资源利用不充分的问题.针对这一问题,采用随机Petri网对传统的云边端协同任务卸载模型进行建模... 在移动边缘计算领域中,由于计算任务到达存在空窗期,导致部分终端设备和异地边缘服务器存在空闲状态,造成终端设备和异地边缘服务器上的计算资源利用不充分的问题.针对这一问题,采用随机Petri网对传统的云边端协同任务卸载模型进行建模、优化和性能分析.对比仿真结果可知,相比传统模型,优化后的模型充分利用了空闲终端设备和异地边缘服务器,从而实现了闲置计算资源的合理利用,并在边缘层和终端层横向拓展了传统模型.具体而言,以时延为参考因素,优化后模型的任务平均执行时间减少了1.33秒,相比于优化前降低了8.27%.由此可见优化后的模型较传统的云边端三层架构模型性能更优. 展开更多
关键词 移动边缘计算 随机PETRI网 任务卸载 模型优化 性能分析
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无人机辅助移动边缘计算中的视频任务卸载算法
8
作者 胡文杰 卢先领 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第4期1128-1134,共7页
无人机(unmanned aerial vehicles,UAV)在未来通信网络中的集成备受关注,在军事侦察、火灾监控等诸多应用中发挥着至关重要的作用。针对此类场景中对视频传输低时延和高体验质量(quality of experience,QoE)的需求,提出了一种无人机辅... 无人机(unmanned aerial vehicles,UAV)在未来通信网络中的集成备受关注,在军事侦察、火灾监控等诸多应用中发挥着至关重要的作用。针对此类场景中对视频传输低时延和高体验质量(quality of experience,QoE)的需求,提出了一种无人机辅助的移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)视频任务卸载算法。首先,为满足低时延需求,无人机作为MEC服务器对视频数据进行转码,并作为中继将视频数据转发到地面基站。其次,通过联合优化设备关联、传输功率、转码策略以及无人机飞行轨迹,构建最大化系统效益的模型。最后,提出一种基于柔性动作-评价(soft actor-critic,SAC)的深度强化学习算法作出联合决策。仿真实验结果表明,与其他基线算法相比,所提算法能有效降低系统时延并保证视频任务品质,并具有良好的收敛性。 展开更多
关键词 无人机 移动边缘计算 视频传输 任务卸载 深度强化学习
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移动边缘计算环境下的信任评估技术综述
9
作者 朱雨润 任爽 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第5期1281-1289,共9页
随着物联网设备规模的增长和5G网络的普及,移动边缘计算成为满足数据处理和计算需求的重要技术。为保障系统的安全性和可靠性,信任评估技术在该领域的应用日益受到关注。为此,系统梳理了移动边缘计算中的信任评估技术,主要任务包括总结... 随着物联网设备规模的增长和5G网络的普及,移动边缘计算成为满足数据处理和计算需求的重要技术。为保障系统的安全性和可靠性,信任评估技术在该领域的应用日益受到关注。为此,系统梳理了移动边缘计算中的信任评估技术,主要任务包括总结现有信任评估方法,回顾最新研究进展,重点探讨区块链技术和零信任架构在信任评估中的应用,主题范围涵盖信任评估技术的应用场景、当前挑战及未来发展方向等。 展开更多
关键词 移动边缘计算 信任评估 区块链 零信任架构
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兼顾隐私容忍度的移动边缘计算卸载策略
10
作者 潘雨婷 李爱萍 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期111-117,143,共8页
移动边缘计算中如果移动端选择全部卸载的执行策略,不仅会使系统整体时延和能耗增大,而且会使服务器端累积过多的信息从而导致移动端隐私泄露。针对该问题,在考虑用户差异性的基础上,提出一种兼顾隐私容忍度的计算卸载策略,根据时延和... 移动边缘计算中如果移动端选择全部卸载的执行策略,不仅会使系统整体时延和能耗增大,而且会使服务器端累积过多的信息从而导致移动端隐私泄露。针对该问题,在考虑用户差异性的基础上,提出一种兼顾隐私容忍度的计算卸载策略,根据时延和能耗制定定价模型,并结合不同的隐私泄露容忍度制定效用函数,基于博弈论来决定是否需要卸载。仿真实验表明,该方法在减少移动端本地时延和能耗的基础上,在一定程度上保护了移动端的隐私。 展开更多
关键词 移动边缘计算 计算卸载 隐私容忍度 博弈论
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基于近端策略优化的无人机辅助移动边缘计算
11
作者 胡静 李君 +2 位作者 李正权 徐钰龙 张圣 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期974-982,共9页
为更高效利用移动边缘计算(MEC)系统中的有限资源,提出一种基于近端策略优化(PPO)的无人机(UAV)辅助边缘卸载优化算法。通过联合优化任务卸载率、用户通信资源分配、无人机飞行角度和飞行速度,结合状态归一化算法,以最小化最大处理延迟... 为更高效利用移动边缘计算(MEC)系统中的有限资源,提出一种基于近端策略优化(PPO)的无人机(UAV)辅助边缘卸载优化算法。通过联合优化任务卸载率、用户通信资源分配、无人机飞行角度和飞行速度,结合状态归一化算法,以最小化最大处理延迟为目标。实验结果表明,所提算法能够快速收敛到最优且稳定性较强。与基线算法深度确定性策略梯度(DDPG)和Actor-critic(AC)相比,PPO算法在处理延迟方面较DDPG提升22%,较AC提升近48%。 展开更多
关键词 移动边缘计算 无人机 近端策略优化 计算卸载 深度强化学习 资源分配 状态归一化
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移动边缘计算中融合注意力机制的DRL工作流任务卸载算法
12
作者 雷雪梅 张贺同 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期45-51,共7页
移动边缘计算的计算密集型任务多为工作流任务,传统方法在解决工作流任务卸载问题时很难充分考虑子任务之间的依赖关系,并且计算卸载算法性能不佳。为了解决以上问题,将工作流任务卸载问题建模为马尔可夫决策过程下的最优策略问题,构建... 移动边缘计算的计算密集型任务多为工作流任务,传统方法在解决工作流任务卸载问题时很难充分考虑子任务之间的依赖关系,并且计算卸载算法性能不佳。为了解决以上问题,将工作流任务卸载问题建模为马尔可夫决策过程下的最优策略问题,构建问题的状态空间、动作空间和奖励函数。以最小化工作流任务的任务完成时间和系统能耗为目标,提出一种融合注意力机制的基于深度强化学习(DRL)的工作流任务卸载算法(DWTOAA)。该方法使用分段式奖励函数来提高模型训练速度,并结合注意力机制提高算法对工作流任务终止执行状态的识别能力。实验结果表明,DWTOAA方法相较于DRL算法具有更快的训练速度,同时在求解不同子任务数的工作流任务时,DWTOAA得到的卸载决策均具有更少的任务完成时间和系统能耗。 展开更多
关键词 移动边缘计算 注意力机制 工作流任务 任务卸载 深度强化学习 马尔可夫决策过程 系统能耗
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同时透射反射可重构智能表面赋能移动边缘计算任务卸载研究
13
作者 李斌 杨冬东 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第2期418-426,共9页
为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足,该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先,考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束,联合... 为弥补可重构智能表面(RIS)半空间覆盖和“乘性衰落”等不足,该文提出一种有源同时透射和反射可重构智能表面(aSTAR-RIS)技术用于提升移动边缘计算(MEC)卸载性能增益。首先,考虑MEC服务器计算资源、aSTAR-RIS能耗以及相移耦合约束,联合设计任务卸载比例、计算资源配置、多用户检测矩阵(MUD)、aSTAR-RIS相移以及用户上传功率,建立一个多变量耦合的加权总时延最小化问题。然后,借助块坐标下降法(BCD)将原问题分解为两个子问题,使用拉格朗日乘子法和罚项对偶分解法(PDD)交替优化子问题。仿真结果表明,相较于无源STAR-RIS方案,所提aSTAR-RIS辅助MEC方案加权总时延降低了12.66%。 展开更多
关键词 有源同时透射和反射可重构智能表面 移动边缘计算 计算卸载 资源分配
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面向未来移动通信的移动边缘计算研究综述 被引量:8
14
作者 杨守义 陈怡航 +3 位作者 张双玲 韩昊锦 李光远 郝万明 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期1-10,29,共11页
移动边缘计算(MEC)通过将移动终端的计算和存储任务从集中式数据中心卸载到边缘网格,满足复杂通信场景下的多样化设备服务需求,已经成为面向未来通信的关键性技术之一。通过阐述从云计算、雾计算到移动边缘计算的发展历程,介绍了MEC技... 移动边缘计算(MEC)通过将移动终端的计算和存储任务从集中式数据中心卸载到边缘网格,满足复杂通信场景下的多样化设备服务需求,已经成为面向未来通信的关键性技术之一。通过阐述从云计算、雾计算到移动边缘计算的发展历程,介绍了MEC技术的基本概念和基本框架;在此基础上,从计算卸载、资源分配、缓存管理和安全防护4个方面讨论了MEC的研究进展,对相关研究成果进行了详尽综述。其次,以物联网、MEC结合区块链、AI辅助MEC系统、通感一体化和云边协同等边缘计算的几个典型应用场景为例,归纳了移动边缘计算在6G中的潜在应用场景,展示了其在构成智能、高效、安全的通信网络方面的潜在益处。最后,从互操作性、安全风险、移动性管理和可扩展性等方面指出了MEC研究在融合创新方面所面临的挑战,并对其在超可靠低时延通信、通感算一体化和星地融合移动通信等方向的优势和发展趋势进行了总结和展望。 展开更多
关键词 移动通信 移动边缘计算 计算卸载 资源分配 信息安全
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移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法 被引量:6
15
作者 许斌 赵云凯 +4 位作者 朱剑鸣 刘一川 李烜焘 孙雁飞 季一木 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期1466-1484,共19页
移动边缘计算场景中任务的不确定性增加了任务卸载及资源分配的复杂性和难度.鉴于此,提出一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法.首先,构建一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载模型,通过基于持续时间片划分的任务多批... 移动边缘计算场景中任务的不确定性增加了任务卸载及资源分配的复杂性和难度.鉴于此,提出一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载及资源分配方法.首先,构建一种移动边缘计算不确定性任务持续卸载模型,通过基于持续时间片划分的任务多批次处理技术应对任务的不确定性,并设计多设备计算资源协同机制提升对计算密集型任务的承载能力.其次,提出一种基于负载均衡的自适应策略选择算法,避免计算资源过度分配导致信道拥堵进而产生额外能耗.最后,基于泊松分布实现了对不确定任务场景模型的仿真,大量实验结果表明时间片长度减小能够降低系统总能耗.此外,所提算法能够更有效地实现任务卸载及资源分配,相较于对比算法,最大可降低能耗11.8%. 展开更多
关键词 移动边缘计算 不确定性任务 任务卸载 负载均衡 自适应
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移动边缘计算中计算卸载与资源分配联合优化策略 被引量:3
16
作者 刘向举 李金贺 +1 位作者 方贤进 王宇 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第3期416-426,共11页
为了在移动边缘计算(MEC)中最大限度地减少处理用户任务的时延和能耗,改善用户体验,以最小化用户的完成时间和能耗的加权和为目标,在计算资源的约束下研究了多用户、多MEC服务器中的计算卸载问题。针对此问题,考虑卸载决策和资源分配之... 为了在移动边缘计算(MEC)中最大限度地减少处理用户任务的时延和能耗,改善用户体验,以最小化用户的完成时间和能耗的加权和为目标,在计算资源的约束下研究了多用户、多MEC服务器中的计算卸载问题。针对此问题,考虑卸载决策和资源分配之间存在的依赖关系,首先将原问题解耦为卸载决策和计算资源分配2个子问题。然后,使用鲸鱼优化算法求解卸载决策问题,通过添加非线性收敛因子和惯性权重加快收敛速度;引入反馈机制,防止陷入局部最优,得到更高概率可行的卸载决策;对于资源分配问题使用拉格朗日乘子法得到每个卸载决策下的最佳计算资源分配解。最后,通过多次迭代得到稳定的收敛解。仿真实验结果表明,与其他基准方案相比,最多减少了44.6%的系统开销。 展开更多
关键词 移动边缘计算 计算卸载 资源分配 鲸鱼优化算法
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基于混合策略博弈的无人机辅助移动边缘计算任务卸载 被引量:1
17
作者 朱赟 刘舒文 +4 位作者 陈强 廖剑 郭正玉 陆春雨 罗德林 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2024年第4期112-120,共9页
在单无人机辅助的移动边缘计算系统中,为使无人机能服务于大区域中的所有用户设备,可将大区域分成多个子区域,并设定无人机以固定路线在各个子区域间飞行来为用户设备提供计算服务。考虑到用户设备计算资源较匮乏且无人机覆盖区域外的... 在单无人机辅助的移动边缘计算系统中,为使无人机能服务于大区域中的所有用户设备,可将大区域分成多个子区域,并设定无人机以固定路线在各个子区域间飞行来为用户设备提供计算服务。考虑到用户设备计算资源较匮乏且无人机覆盖区域外的用户可选择移动至覆盖区域内进行任务卸载以最大化自身效用,可将用户设备的部分卸载问题转化为每个用户设备的效用最大化问题,并利用混合策略博弈和子模博弈来分别确定用户设备的移动概率和卸载数据量,从而得出最优卸载策略,且分别证明了混合策略纳什均衡和纯策略纳什均衡的存在性。仿真结果表明,所提方案与MBO(Binary Offloading Based on Mixed Strategy Game)等经典方案相比可有效提高用户设备的效用,并验证了其收敛性和稳定性。 展开更多
关键词 无人机 移动边缘计算 计算卸载 混合策略博弈 子模博弈
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移动边缘计算场景下针对资源竞争的服务迁移优化方法 被引量:1
18
作者 王海艳 张霖 骆健 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期37-50,共14页
针对移动边缘计算(MEC)场景中边缘服务器资源受限导致服务迁移存在资源竞争的问题,基于Lyapunov技术和博弈论,提出了一种针对资源竞争的服务迁移优化方法OMRC-LG。考虑到系统迁移成本有限且当用户数量过多时难以进行轨迹预测,将服务迁... 针对移动边缘计算(MEC)场景中边缘服务器资源受限导致服务迁移存在资源竞争的问题,基于Lyapunov技术和博弈论,提出了一种针对资源竞争的服务迁移优化方法OMRC-LG。考虑到系统迁移成本有限且当用户数量过多时难以进行轨迹预测,将服务迁移问题建模为迁移成本约束下的最优化问题,并利用Lyapunov技术将最优化问题转化为不需要预测用户轨迹的在线问题处理。为了缓解资源竞争,提出了一种基于博弈论的分布式方法求解在线问题,通过共享用户服务迁移决策以获取准确的边缘服务器可用资源,并不断更新迁移决策,实现服务迁移优化。仿真结果表明,OMRC-LG方法在满足迁移成本约束的同时,降低了平均服务时延。 展开更多
关键词 移动边缘计算 服务迁移 服务时延 迁移成本 资源竞争
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基于多智能体深度强化学习的多无人机辅助移动边缘计算轨迹设计 被引量:1
19
作者 徐少毅 杨磊 《北京交通大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1-9,共9页
无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)网络能够为地面用户设备(User Equipment,UE)提供优质的计算服务,但是为多无人机进行实时的轨迹设计仍是一个挑战.针对该问题,提出基于多智能体深度... 无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)网络能够为地面用户设备(User Equipment,UE)提供优质的计算服务,但是为多无人机进行实时的轨迹设计仍是一个挑战.针对该问题,提出基于多智能体深度强化学习的轨迹设计算法,利用多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient,MADDPG)框架对无人机的轨迹进行协作设计.考虑到无人机有限的电池容量是限制无人机网络性能的重要因素,因此以无人机的能量效率之和为优化目标构建优化问题,联合优化无人机集群的轨迹和用户设备的卸载决策.每个智能体与边缘计算网络环境进行交互并观测自己的局部状态,通过Actor网络得到轨迹坐标,联合其他智能体的动作和观测训练Critic网络,从而改善Actor网络输出的轨迹策略.仿真结果表明:基于MADDPG的无人机轨迹设计算法具有良好的收敛性和鲁棒性,能够高效地提升无人机的能量效率;所提算法性能较随机飞行算法最高可提升120%,较圆周飞行算法最高可提升20%,较深度确定性策略梯度算法可提升5%~10%. 展开更多
关键词 无人机轨迹设计 移动边缘计算 强化学习 多智能体深度确定性策略梯度
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移动边缘计算中基于图到序列深度强化学习的复杂任务部署策略
20
作者 陈卓 操民涛 +2 位作者 周致圆 黄欣 李彦 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期244-257,共14页
借助于移动边缘计算(MEC)和网络虚拟化技术,可使移动端将执行各类复杂应用所需的算力、存储和传输等资源需求就近卸载至边缘服务节点,从而获得更高效的服务体验。面向边缘服务商,研究其在进行复杂任务部署时所面临的能耗优化决策问题。... 借助于移动边缘计算(MEC)和网络虚拟化技术,可使移动端将执行各类复杂应用所需的算力、存储和传输等资源需求就近卸载至边缘服务节点,从而获得更高效的服务体验。面向边缘服务商,研究其在进行复杂任务部署时所面临的能耗优化决策问题。首先将复杂任务部署于多个边缘服务节点的问题建模为混合整数规划(MIP)模型,然后提出了一种融合图到序列的深度强化学习(DRL)求解策略。该策略通过基于图的编码器设计提取并学习子任务间潜在的依赖关系,从而根据边缘服务节点的可用资源状态及使用率自动发现任务部署的通用模式,最终快速获得能耗优化的部署策略。在不同的网络规模中,将所提策略与具代表性的基准策略进行了全面对比。实验结果表明,所提策略在任务部署错误率、MEC系统总功耗和算法求解效率等方面均显著优于基准策略。 展开更多
关键词 移动边缘计算 任务部署 深度强化学习 图神经网络
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