面向移動邊緣計算基于強化學習的計算卸載算法
所屬分類:技術論文
上傳者:aetmagazine
文檔大小:649 K
標簽: 移動邊緣計算 計算卸載 強化學習
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文檔介紹:針對移動邊緣計算(Mobile Edge Computing,MEC)的計算卸載決策的問題,基于強化學習方法提出了一個在多用戶的MEC系統中的計算卸載決策算法(Offloading Decision algorithm based on Reinforcement Learning,ODRL)。ODRL算法根據任務模型、計算模型以及信道狀態對任務進行卸載決策,采用強化學習方法求解最優計算卸載策略。仿真結果證明了所提出的ODRL算法與基線策略相比,具有更低的系統總成本。
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