文件名称:
移动边缘网络中基于双深度Q学习的高能效资源分配方法
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文件大小: 668kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-18
详细说明：为了提升移动边缘网络中系统的能量使用效率，面向多任务、多终端设备、多边缘网关、多边缘服务器共存网络架构的下行通信过程，提出了一种基于双深度Q学习（DDQL）的通信、计算、存储融合资源分配方法。以任务平均能耗最小化为优化目标，设置任务时延和通信、计算、存储资源限制等约束条件，构建了对应的资源分配模型。依据模型特征，基于DDQL框架，提出了适用于通信和计算资源智能决策、存储资源按需分配的资源分配模型和算法。仿真结果表明，所提出的基于DDQL资源分配方法可以有效地解决多任务资源分配问题，具有较好的收敛性和较低的时间复杂度，在保障业务服务质量的同时，相对于基于随机算法、贪心算法、粒子群优化算法、深度Q学习等方法，降低了至少5%的任务平均能耗。
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