典型文献
终端直通辅助的移动边缘计算任务动态卸载方案
文献摘要：
针对密集型应用任务面临着网络服务资源受限且无法满足日益增长的用户需求这一问题,提出了一种终端直通(Device-to-Device,D2D)辅助的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)任务卸载架构,利用D2D协作中继技术,可将计算量大的任务通过D2D链路卸载到远端MEC服务器进行处理.其研究目标是为每个任务选择最优的卸载策略实现系统能耗最小化,即在本地执行任务,直接卸载到D2D设备,或在最合适的D2D设备帮助下卸载到MEC服务器.考虑到边缘网络的高动态特性,设计了D2D协同的边缘网络系统模型,并在此基础上构建了受时延约束的端到端优化目标函数.利用深度强化学习自学习的优势,将任务卸载决策问题建模为马尔可夫模型,并采用双深度Q网络(Double DQN,DDQN)算法对问题进行求解.仿真数据表明,提出的D2D协同计算方案较其他算法能有效降低移动用户的任务执行能耗.
文献关键词：
移动边缘计算;终端直通;任务卸载;深度强化学习
中图分类号：
作者姓名：
李斌;徐天成
作者机构：
南京信息工程大学计算机学院, 江苏南京 210044
文献出处：
引用格式：
[1]李斌;徐天成-.终端直通辅助的移动边缘计算任务动态卸载方案)[J].无线电工程,2022(12):2101-2108
A类：
B类：
终端直通,移动边缘计算,卸载方案,密集型,网络服务,服务资源,资源受限,用户需求,Device,D2D,Mobile,Edge,Computing,MEC,任务卸载,协作中继,中继技术,计算量,链路,载到,远端,服务器进行,卸载策略,系统能耗,能耗最小化,最合适,边缘网络,高动态,动态特性,网络系统,系统模型,时延,端到端,优化目标,深度强化学习,自学习,卸载决策,决策问题,马尔可夫模型,Double,DDQN,仿真数据,协同计算,计算方案,移动用户
AB值：
0.416943
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