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[期刊论文]
基于DRL的MEC任务卸载与资源调度算法
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为提高多接入边缘计算(MEC)任务卸载效率,提出了一个任务卸载和异构资源调度的联合优化模型.考虑异构的通信资源和计算资源,联合最小化用户的设备能耗、任务执行时延和付费,并利用深度强化学习(DRL)算法对该模型求最优的任务卸载算法.仿真结果表明,该优化算法比银行家算法的设备能耗、时延和付费的综合指标提升了27. 6%.
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来源 ：
北京邮电大学学报
年份： 2019
期： 06
卷： 42
页码： 64-69,104
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