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移动边缘计算中的智能任务迁移技术:现状与展望
文献摘要：
与传统边缘计算相比,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术能更好地解决移动设备资源受限问题,因而备受关注.而移动场景的高动态性,又对MEC的任务调度能力提出了挑战.为了应对这种挑战,将人工智能技术与MEC技术相结合已经成为一种新的发展趋势.首先,介绍了MEC技术的发展背景,然后详细说明MEC中的任务迁移技术和研究现状,最后展望了MEC和人工智能技术融合的发展方向,并对结合了深度强化学习技术的MEC技术进行仿真.结果表明,结合了深度强化学习的MEC系统在服务时延以及系统容量性能上都有着较大提升.
文献关键词：
移动边缘计算;任务迁移;人工智能;深度强化学习
中图分类号：
作者姓名：
全浩宇;张青苗;赵军辉
作者机构：
华东交通大学 信息工程学院,江西 南昌330013
文献出处：
引用格式：
[1]全浩宇;张青苗;赵军辉-.移动边缘计算中的智能任务迁移技术:现状与展望)[J].无线电通信技术,2022(05):804-811
A类：
B类：
移动边缘计算,智能任务,任务迁移,迁移技术,现状与展望,Mobile,Edge,Computing,MEC,移动设备,资源受限,高动态,任务调度,技术相结合,细说,技术融合,深度强化学习,学习技术,服务时延,系统容量
AB值：
0.354085
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