文档名：移动性感知下基于负载均衡的任务迁移方案
摘要：针对移动边缘计算中用户移动性导致服务器间负载分布不均,用户服务质量(QualityofService,QoS)下降的问题,提出了一种移动性感知下的分布式任务迁移方案.首先,以优化网络中性能最差的用户QoS为目标,建立了一个长期极大极小化公平性问题(MaxMinFairness,MMF),利用李雅普诺夫(Lyapunov)优化将原问题转化解耦.然后,将其建模为去中心化部分可观测马尔可夫决策过程(DecentralizedPartiallyObservableMarkovDecisionProcess,Dec-POMDP),提出一种基于多智能体柔性演员-评论家(SoftActor-Critic,SAC)的分布式任务迁移算法,将奖励函数解耦为节点奖励和用户个体奖励,分别基于节点负载均衡度和用户QoS施加奖励.仿真结果表明,相比于现有任务迁移方案,所提算法能够在保证用户QoS的前提下降低任务迁移率,保证系统负载均衡.
作者：鲜永菊 韩瑞寅 左维昊 汪帅鸽Author：XIANYongju HANRuiyin ZUOWeihao WANGShuaige
作者单位：重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065
刊名：电讯技术
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2024, 64(3)
分类号：TN929.5
关键词：移动边缘计算(MEC) 移动性感知 任务迁移 多智能体强化学习(MARL)
Keywords：mobileedgecomputing(MEC) mobilityaware taskmigration multi-agentreinforcementlearning(MARL)
机标分类号：TP181TP393TN929.5
在线出版日期：2024年4月16日
基金项目：国家自然科学基金移动性感知下基于负载均衡的任务迁移方案[
期刊论文] 电讯技术--2024, 64(3)鲜永菊 韩瑞寅 左维昊 汪帅鸽针对移动边缘计算中用户移动性导致服务器间负载分布不均,用户服务质量(QualityofService,QoS)下降的问题,提出了一种移动性感知下的分布式任务迁移方案.首先,以优化网络中性能最差的用户QoS为目标,建立了一个长期极大...参考文献和引证文献
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