典型文献
任务迁移的移动边缘计算系统中资源分配和任务卸载策略
文献摘要：
针对在任务卸载时由于设备的移动而导致任务迁移这一问题,将任务卸载过程建模为马尔科夫决策过程,并通过优化资源分配和任务卸载策略,解决基于联合时延和能耗的损耗函数最小的优化问题.首先将问题转化为最小化损耗函数之和,并在决策前对每个任务的传输功率采用二分法进行优化,然后基于获得的传输功率提出一种QLBA(Q-learning Based Algorithm)来完成卸载决策.仿真结果证实所提方案优于传统算法.
文献关键词：
移动边缘计算(MEC);资源分配;任务迁移;马尔科夫决策过程;Q-learning
中图分类号：
作者姓名：
贾淑霞;郝万明;高梓涵;杨守义
作者机构：
郑州大学信息工程学院,郑州 450001
文献出处：
引用格式：
[1]贾淑霞;郝万明;高梓涵;杨守义-.任务迁移的移动边缘计算系统中资源分配和任务卸载策略)[J].电讯技术,2022(08):1037-1043
A类：
QLBA
B类：
任务迁移,移动边缘计算,计算系统,中资,资源分配,任务卸载,卸载策略,卸载过程,过程建模,马尔科夫决策过程,时延,优化问题,问题转化,传输功率,二分法,learning,Based,Algorithm,卸载决策,传统算法,MEC
AB值：
0.342058
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