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题名基于DDQN的边缘算力融合网络资源管理
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作者
董玉池
闫亚旗
冉沛
王东
张阔
张文龙
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机构
中国铁塔股份有限公司
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出处
《电信科学》
北大核心
2025年第8期197-206,共10页
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文摘
边缘算力融合网络将算力下沉至近用户侧,通过分布式边缘算力节点相互协同以在本地完成计算任务,显著降低云端负担和传输时延。然而,随着用户接入密度提高和场景复杂化,如何动态优化网络资源以协同应对多样化服务需求和大规模数据处理任务成为重大挑战。因此,提出了一种基于双深度Q网络(double deep Q network,DDQN)边缘算力融合网络资源管理方法,结合虚拟网络嵌入(virtual network embedding,VNE)技术,建立了以长期资源收益成本比最大化为目标的多约束优化模型。通过DDQN架构的在线学习能力,利用环境交互反馈实现动态优化决策。仿真实验表明,该方法在虚拟网络请求(virtual network request,VNR)接受成功率、长期嵌入收益和长期嵌入收益成本比3个指标上,较现有方法分别提升了13.3%、25.7%和8.5%。
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关键词
算力融合网络
算力下沉
双深度Q网络
资源管理
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Keywords
edge computing fusion network
computing shifting
DDQN
resource management
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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