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移动边缘网络中基于双深度Q学习的高能效资源分配方法
被引量：
9
1
作者
喻鹏
张俊也
+4 位作者
李文璟
周凡钦
丰雷
付澍
邱雪松
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期148-161,共14页
为了提升移动边缘网络中系统的能量使用效率,面向多任务、多终端设备、多边缘网关、多边缘服务器共存网络架构的下行通信过程,提出了一种基于双深度Q学习(DDQL)的通信、计算、存储融合资源分配方法。以任务平均能耗最小化为优化目标,设...
为了提升移动边缘网络中系统的能量使用效率,面向多任务、多终端设备、多边缘网关、多边缘服务器共存网络架构的下行通信过程,提出了一种基于双深度Q学习(DDQL)的通信、计算、存储融合资源分配方法。以任务平均能耗最小化为优化目标,设置任务时延和通信、计算、存储资源限制等约束条件,构建了对应的资源分配模型。依据模型特征,基于DDQL框架,提出了适用于通信和计算资源智能决策、存储资源按需分配的资源分配模型和算法。仿真结果表明,所提出的基于DDQL资源分配方法可以有效地解决多任务资源分配问题,具有较好的收敛性和较低的时间复杂度,在保障业务服务质量的同时,相对于基于随机算法、贪心算法、粒子群优化算法、深度Q学习等方法,降低了至少5%的任务平均能耗。
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关键词
移动边缘网络
融合资源分配
高能效
双深度Q学习
下载PDF
职称材料
边缘算力网络中智能算力感知路由分配策略研究
被引量：
14
2
作者
孙钰坤
张兴
雷波
《无线电通信技术》
2022年第1期60-67,共8页
增强现实、自动驾驶、智慧城市、工业互联网等新型业务应用对网络算力的需求逐渐增强,然而,边缘算力网络系统面临着网络共存的问题——负载不均衡,导致一部分边缘服务器无法满足业务应用的处理需求,另一部分边缘服务器的算力资源处于空...
增强现实、自动驾驶、智慧城市、工业互联网等新型业务应用对网络算力的需求逐渐增强,然而,边缘算力网络系统面临着网络共存的问题——负载不均衡,导致一部分边缘服务器无法满足业务应用的处理需求,另一部分边缘服务器的算力资源处于空闲状态。为了高效协同地感知利用泛在、异构的算力资源,提升6G通信网络的内生感知和算力自适应能力,急需对边缘算力网络中任务路由策略以及算力资源分配进行研究。首先介绍了面向6G网络愿景的算力感知网络的演进和需求,然后构建了任务调度智能决策、存储资源和算力资源按需分配的联合优化路由控制与资源分配的智能任务调度模型,最后提出了一种基于Floyd算法的算力感知路由调度策略解决智能任务调度问题。仿真结果表明,与就近调度固定分配资源策略相比,所提的基于Floyd算法的算力感知路由调度策略可以让更多的用户受益,缩短用户业务的平均处理时延,提高边缘算力网络中存储资源和计算资源的利用率。
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关键词
算力感知网络
任务调度
融合资源分配
FLOYD算法
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职称材料
题名
移动边缘网络中基于双深度Q学习的高能效资源分配方法
被引量：
9
1
作者
喻鹏
张俊也
李文璟
周凡钦
丰雷
付澍
邱雪松
机构
北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室
重庆大学微电子与通信工程学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期148-161,共14页
基金
国家重点研发计划基金资助项目(No.2018YFE0205502)。
文摘
为了提升移动边缘网络中系统的能量使用效率,面向多任务、多终端设备、多边缘网关、多边缘服务器共存网络架构的下行通信过程,提出了一种基于双深度Q学习(DDQL)的通信、计算、存储融合资源分配方法。以任务平均能耗最小化为优化目标,设置任务时延和通信、计算、存储资源限制等约束条件,构建了对应的资源分配模型。依据模型特征,基于DDQL框架,提出了适用于通信和计算资源智能决策、存储资源按需分配的资源分配模型和算法。仿真结果表明,所提出的基于DDQL资源分配方法可以有效地解决多任务资源分配问题,具有较好的收敛性和较低的时间复杂度,在保障业务服务质量的同时,相对于基于随机算法、贪心算法、粒子群优化算法、深度Q学习等方法,降低了至少5%的任务平均能耗。
关键词
移动边缘网络
融合资源分配
高能效
双深度Q学习
Keywords
mobile edge network
integrated resource allocation
energy-efficient
DDQL
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
边缘算力网络中智能算力感知路由分配策略研究
被引量：
14
2
作者
孙钰坤
张兴
雷波
机构
北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室
中国电信股份有限公司研究院
出处
《无线电通信技术》
2022年第1期60-67,共8页
基金
之江实验室开放课题(2020LCOAB01)
国家自然科学基金(62071063)。
文摘
增强现实、自动驾驶、智慧城市、工业互联网等新型业务应用对网络算力的需求逐渐增强,然而,边缘算力网络系统面临着网络共存的问题——负载不均衡,导致一部分边缘服务器无法满足业务应用的处理需求,另一部分边缘服务器的算力资源处于空闲状态。为了高效协同地感知利用泛在、异构的算力资源,提升6G通信网络的内生感知和算力自适应能力,急需对边缘算力网络中任务路由策略以及算力资源分配进行研究。首先介绍了面向6G网络愿景的算力感知网络的演进和需求,然后构建了任务调度智能决策、存储资源和算力资源按需分配的联合优化路由控制与资源分配的智能任务调度模型,最后提出了一种基于Floyd算法的算力感知路由调度策略解决智能任务调度问题。仿真结果表明,与就近调度固定分配资源策略相比,所提的基于Floyd算法的算力感知路由调度策略可以让更多的用户受益,缩短用户业务的平均处理时延,提高边缘算力网络中存储资源和计算资源的利用率。
关键词
算力感知网络
任务调度
融合资源分配
FLOYD算法
Keywords
computing-aware networking
task scheduling
integrated resource allocation
floyd algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
移动边缘网络中基于双深度Q学习的高能效资源分配方法
喻鹏
张俊也
李文璟
周凡钦
丰雷
付澍
邱雪松
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
9
下载PDF
职称材料
2
边缘算力网络中智能算力感知路由分配策略研究
孙钰坤
张兴
雷波
《无线电通信技术》
2022
14
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职称材料
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