期刊文章详细信息
基于深度强化学习的移动边缘卸载机制
Mobile Edge Unloading Mechanism Based on Deep Reinforcement Learning
文献类型：期刊文章
ZHANG Dong;LIU Lin(No.91202 Troops of PLA,Huludao 125004)
机构地区：[1]91202部队
年 份：2019
卷 号：39
期 号：10
起止页码：166-169
语 种：中文
收录情况：ZGKJHX、普通刊
摘 要：随着未来5G移动网络的发展,为了满足用户在大量数据剧增的背景下实现更高带宽、更低时延的要求,移动边缘计算(MEC)技术正逐渐引起相关学者的重视。MEC可以将计算密集型任务迁移到MEC服务器,来扩展无线网络边缘的计算能力。论文考虑了一个多用户的MEC系统,提出了深度强化学习方法来优化即时奖励和长期成本。仿真结果表明,与其他方法相比,该方案在降低总成本上有明显优势。
关 键 词：移动边缘计算 计算卸载 Q-LEARNING 深度强化学习
分 类 号：TP393.09]
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