卸载方法

作品数：123被引量：237H指数：9
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边端协同场景下的深度强化学习任务卸载方法
《小型微型计算机系统》2025年第2期280-288,共9页李英豪 刘盼盼 王文猛 刘晓亮 韩志勇 刘成明 
国家重点研发计划项目(2020YFB1712401)资助。
针对现有部分任务卸载方法未考虑排队时延及训练过程采样效率低等问题,提出了一种基于多智能体深度强化学习的任务卸载方法.首先,综合考虑任务量、服务资源、队列的负载情况等因素建立面向时延和能耗联合优化的边端协同卸载模型,其次,...
关键词：移动边缘计算 任务卸载 多智能体 优先经验回放 
ACO使能的边缘计算系统服务部署和计算任务卸载方法
《小型微型计算机系统》2025年第2期314-320,共7页邓福康 许英豪 张建山 陈星 
国家自然科学基金项目(62072108)资助;福厦泉国家自主创新示范区协同创新平台项目(2022FX5)资助;福建省科技经济融合服务平台项目(2023XRH001)资助。
随着物联网和5G的不断发展,用户对流畅体验感的需求日益迫切,对于数据传输速率、响应延迟和服务质量的要求不断提高.边缘计算范式能够使服务器更加接近用户和设备,更快地响应数据请求,提高网络的效率和可扩展性,从而提供更好的用户体验...
关键词：边缘计算 服务部署 任务卸载 蚁群优化算法 
MEC环境中面向5G网络切片的计算卸载方法
《小型微型计算机系统》2024年第9期2285-2293,共9页张俊杰 王鹏飞 陈哲毅 于正欣 苗旺 
国家自然科学基金项目(62202103)资助;中央引导地方科技发展资金项目(2022L3004)资助;福建省财政厅科研专项项目(83021094)资助;福建省科技经济融合服务平台项目(2023XRH001)资助;福厦泉国家自主创新示范区协同创新平台项目(2022FX5)资助.
5G网络切片与计算卸载技术的出现,有望支持移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)系统在降低服务延迟的同时提高资源利用率,进而更好地满足不同用户的需求.然而,由于MEC系统状态的动态性与用户需求的多变性,如何有效结合网络切片与...
关键词：移动边缘计算 网络切片 计算卸载 资源分配 深度强化学习 
针对差异化设备的任务卸载方法
《小型微型计算机系统》2024年第8期1816-1824,共9页余楚佳 胡晟熙 林欣郁 陈哲毅 陈星 
国家自然科学基金项目(62072108)资助;福建省自然科学基金杰青项目(2020J06014)资助;中央引导地方科技发展资金项目(2022L3004)资助;福建省财政厅科研专项经费项目(83021094)资助.
在边缘计算中,为缓解移动设备计算能力、存储容量受限问题,通常将部分计算密集型任务卸载至边缘服务器.然而,由于移动设备计算能力的差异,无法为所有的移动设备制定统一的卸载方案.若对每个设备均单独进行训练,则无法满足时延需求.针对...
关键词：边缘计算 任务卸载 依赖感知 深度强化学习 联邦学习 
基于混合果蝇算法的计算卸载方法被引量：1
《小型微型计算机系统》2023年第6期1290-1296,共7页杨子轩 张文柱 程鹏 谢书翰 
国家自然科学基金项目(61473216)资助;陕西省重点研发计划项目(2021GY-066)资助;陕西省自然科学基础研究计划项目(2020JM-489)资助.
计算卸载决策是移动边缘计算的关键问题之一,与移动边缘计算系统中任务计算时延和计算能耗的优化密切相关.针对多用户多MEC服务器的移动边缘计算系统中的计算卸载决策问题,考虑MEC服务器计算资源有限的特点,以任务计算时延和计算能耗为...
关键词：移动边缘计算 计算卸载决策 计算时延 计算能耗 混合果蝇算法 
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