| 面向移動(dòng)邊緣計(jì)算基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的計(jì)算卸載算法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：649 K | |
| 標(biāo)簽： 移動(dòng)邊緣計(jì)算 計(jì)算卸載 強(qiáng)化學(xué)習(xí) | |
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| 文檔介紹：針對(duì)移動(dòng)邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing，MEC)的計(jì)算卸載決策的問題，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法提出了一個(gè)在多用戶的MEC系統(tǒng)中的計(jì)算卸載決策算法(Offloading Decision algorithm based on Reinforcement Learning，ODRL)。ODRL算法根據(jù)任務(wù)模型、計(jì)算模型以及信道狀態(tài)對(duì)任務(wù)進(jìn)行卸載決策，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法求解最優(yōu)計(jì)算卸載策略。仿真結(jié)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(tǒng)總成本。 | |
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