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题名缓存辅助的移动边缘计算任务卸载与资源分配
被引量：1
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作者
李致远
陈品润
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机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
江苏大学江苏省工业网络安全技术重点实验室
江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏省泛在数据智能感知与分析应用工程研究中心
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第5期1248-1255,共8页
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基金
江苏省自然科学基金面上基金项目(BK20201415)。
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文摘
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。
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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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Keywords
mobile edge computing
cache assist
offload decision
resource allocation
hierarchical reinforcement learning
deep Q-learning network algorithm
soft actor-critic algorithm
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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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