边缘计算中工业任务卸载调度与资源分配算法研究OA
移动边缘计算(MEC)将具有计算和存储等功能的服务器部署在网络边缘以满足某些对时延要求苛刻的任务。针对工业场景中任务处理实时性的要求,本文考虑多用户有向无环图(DAG)任务的卸载决策、通信带宽和计算资源在线分配问题,通过构建马尔可夫决策过程模型,并采用基于强化学习离散动作空间的DQN和连续动作空间的TD3网络协同优化DAG节点任务二进制卸载决策和带宽计算资源的分配,以最大化长期实时任务卸载成功率。仿真结果表明,本文采取DQN+TD3算法的实时任务…查看全部>>
董甲东;潘凯;陈琳
安庆师范大学电子工程与智能制造学院,安徽安庆246133安庆师范大学电子工程与智能制造学院,安徽安庆246133安庆师范大学电子工程与智能制造学院,安徽安庆246133
计算机与自动化
边缘计算计算卸载资源分配工业任务
《安庆师范大学学报（自然科学版）》 2024 (1)
P.83-89,7
矿山智能装备与技术安徽省重点实验室开发基金(ZKSYS202105)。
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