典型文献
基于电力物联网的边缘计算任务卸载优化
文献摘要：
为了解决传统卸载模型仅涉及用户设备和边缘计算资源,而在云端资源利用上存在局限性的问题,通过有效利用计算任务时延、能耗及计算资源配置,提出了基于深度强化学习算法的计算任务卸载策略和资源配置优化算法,建立了边云协同的时延、能耗及能效模型,研究了用户设备数量、任务量、任务优先级等对时延、能耗及能效的影响.结果表明:边缘计算服务器资源配置为30 GHz较为合理;高级计算任务优先处理策略和计算资源优化分配,使得时延、能耗均较低;所提出的优化算法在时延、能耗及能效方面均优于其他3个对比算法,表明针对不同用户设备数量和计算任务量场景,所提出的优化算法和建立的模型能够更有效的实现基于电力物联网的计算任务卸载策略和资源配置优化.
文献关键词：
电力物联网;边缘计算;云端服务器;任务卸载;资源配置
中图分类号：
作者姓名：
姚楠;刘子全;秦剑华;王真;朱雪琼
作者机构：
国网江苏省电力有限公司电力科学研究院,南京210000
文献出处：
引用格式：
[1]姚楠;刘子全;秦剑华;王真;朱雪琼-.基于电力物联网的边缘计算任务卸载优化)[J].科学技术与工程,2022(16):6577-6584
A类：
B类：
电力物联网,计算任务卸载,用户设备,时延,计算资源配置,深度强化学习算法,卸载策略,资源配置优化,边云协同,任务量,任务优先级,边缘计算服务器,服务器资源,GHz,处理策略,资源优化,优化分配,对比算法,同用,云端服务器
AB值：
0.270513
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