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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
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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。 展开更多
关键词 移动边缘网络 融合资源分配 高能效 双深度Q学习
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