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一种基于深度强化学习与概率性能感知的边缘计算环境多工作流卸载方法 被引量：5
1
作者 马堉银 郑万波 +5 位作者 马勇 刘航 夏云霓 郭坤银 陈鹏 刘诚武 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第1期40-48,共9页
移动边缘计算是一种新兴的分布式和泛在计算模式,其将计算密集型和时延敏感型任务转移到附近的边缘服务器,有效缓解了移动终端资源不足的问题,显著减小了用户与计算处理节点之间的通信传输开销。然而,如果多个用户同时提出计算密集型任... 移动边缘计算是一种新兴的分布式和泛在计算模式,其将计算密集型和时延敏感型任务转移到附近的边缘服务器,有效缓解了移动终端资源不足的问题,显著减小了用户与计算处理节点之间的通信传输开销。然而,如果多个用户同时提出计算密集型任务请求,特别是流程化的工作流任务请求,边缘计算环境往往难以有效地进行响应,并会造成任务拥塞。另外,受任务负载、电力供给、通信能力的实时变化等不利因素的影响,边缘服务器本身的性能总是处于波动和变化中,从而为保证任务执行效能和用户感知服务效率带来了挑战。针对上述问题,文中提出了一种基于深度Q网络(DQN)与概率性能感知机制的边缘计算环境多工作流调度方法。首先对边缘云服务器的历史性能数据进行概率分析,然后利用获得的性能概率分布数据驱动DQN模型,不断迭代优化,生成多工作流的卸载策略。在实验验证环节,基于边缘服务器位置数据集、性能测试数据和多个科学工作流模板,在反映不同系统负载水平的多个场景下进行了模拟实验。实验结果表明,所提方法在多工作流执行效率方面明显优于传统方法。 展开更多
关键词 工作流调度 边缘计算 概率分布模型 强化学习 深度Q网络
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移动边缘计算技术现状与几个关键问题的研究综述 被引量：4
2
作者 夏云霓 马堉银 +1 位作者 肖璇 刘航 《广州大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第2期17-29,共13页
任务计算卸载技术是为了解决本地计算资源不足而产生的,长期以来主要在云端、移动端等场景中出现.随着边缘计算时代的到来,移动边缘计算端(MEC)的任务卸载技术也受到广泛的关注和研究.文章从三个方面进行了论述:①介绍了MEC的网络架构... 任务计算卸载技术是为了解决本地计算资源不足而产生的,长期以来主要在云端、移动端等场景中出现.随着边缘计算时代的到来,移动边缘计算端(MEC)的任务卸载技术也受到广泛的关注和研究.文章从三个方面进行了论述:①介绍了MEC的网络架构及其部署方案,并对不同的部署方案做了分析和对比;②从移动计算卸载决策、资源分配和卸载系统这几个角度进行研究;③总结归纳了目前MEC的任务计算卸载技术所面临的移动性管理、安全管理以及服务管理等方面的挑战. 展开更多
关键词 任务计算卸载 MEC 卸载决策 卸载系统 问题与挑战
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融合相似度图和随机游走模型的多标签短文本分类算法 被引量：4
3
作者 李晓红 王闪闪 +1 位作者 马堉银 马慧芳 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第6期1081-1087,共7页
提出一种融合相似度图和随机游走模型的多标签短文本分类算法。首先,以样本数据和标签为节点创建相似度图,借助外部知识库计算样本与标签之间的权重,得到预测样本与标签集合之间的匹配度。然后,将多标签数据映射成多标签依赖图,在图上... 提出一种融合相似度图和随机游走模型的多标签短文本分类算法。首先,以样本数据和标签为节点创建相似度图,借助外部知识库计算样本与标签之间的权重,得到预测样本与标签集合之间的匹配度。然后,将多标签数据映射成多标签依赖图,在图上进行重启随机游走,并将已获得的匹配度作为初始预测值,计算每个节点的概率分布,直到概率分布趋于稳定时,节点的概率分布即为标签的概率分布,进而确定预测文本的标签集。实验结果表明,本文提出的算法有较好的多标签文本分类性能,与同类算法相比较,分类性能显著提升。 展开更多
关键词 多标签短文本分类 相似度图 重启随机游走 语义网WordNet
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