文档名：协同边缘网络中智能计算卸载与资源优化算法
摘要：针对具有依赖关系的计算密集型应用任务面临的卸载决策难题,提出了一种基于优先级的深度优先搜索调度策略.考虑到用户能量受限和移动性,构建了一种联合用户下行能量捕获和上行计算任务卸载的网络模型,并在此基础上建立了端到端优化目标函数.结合任务优先级及时延约束,利用深度强化学习自学习的优势,将任务卸载决策问题建模为马尔科夫模型,并设计了基于任务相关性的DuelingDoubleDQN(D3QN)算法对问题进行求解.仿真数据表明,所提算法较其他算法能够满足更多用户的时延要求,并能减少9%～10%的任务执行时延.
Abstract：Inordertosolvetheproblemofoffloadingdecisionforcomputation-intensivetasksindependency-awareedgenetworks,adepth-firstsearchschedulingstrategybasedontaskpriorityisproposed.Bytakingintoaccountthelimitedenergyandhighmobilityofusers,thenetworkmodelofjointdownlinkenergyharvestinganduplinkcomputingtaskoffloadingisbuilt.Furthermore,thedevice-to-deviceoptimizationobjectivefunctionisformulatedundertheconstraintsofthelatencyandthetaskpriorityandthetaskoffloadingproblemismodeledasaMarkovdecisionprocess.Byexploitingtheadvantageofself-learningofdeepreinforcementlearning,theDuelingDoubleDQN(D3QN)algorithmbasedontaskdependencyisdesignedtotackleit.Numericalresultsshowthattheproposedmethodcanmeetthedelayrequirementsofmoreusersandreducethecompletiondelayupto9%～10%againstotherexistingschemes.
作者：李斌 徐天成Author：LIBin XUTiancheng
作者单位：南京信息工程大学计算机学院,南京210044;南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京210044
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2023, 63(12)
分类号：TN929.5
关键词：协同边缘网络 移动边缘计算 计算卸载 深度强化学习
Keywords：collaborativeedgenetwork mobileedgecomputing computationoffloading deepreinforcementlearning
机标分类号：
在线出版日期：2024年1月3日
基金项目：国家自然科学基金，江苏省自然科学基金协同边缘网络中智能计算卸载与资源优化算法[
期刊论文] 电讯技术--2023, 63(12)李斌 徐天成针对具有依赖关系的计算密集型应用任务面临的卸载决策难题,提出了一种基于优先级的深度优先搜索调度策略.考虑到用户能量受限和移动性,构建了一种联合用户下行能量捕获和上行计算任务卸载的网络模型,并在此基础上建立了...参考文献和引证文献
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