云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 杨乐

杨乐: 作品数：1被引量：3H指数：1; 导出分析报告; 供职机构：北京工业大学更多>>; 发文主题：卸载Q-LEARNING锆合金充电站乘子更多>>; 发文领域：自动化与计算机技术电子电信建筑科学经济管理更多>>; 发文期刊：《北京工业大学学报》更多>>; 所获基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>

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基于Q-learning的工业互联网资源优化调度被引量：3: 《北京工业大学学报》2020年第11期1213-1221,共9页张延华杨乐李萌吴文君杨睿哲司鹏搏; 国家自然科学基金资助项目(61901011,61671029);中国博士后科学基金资助项目(2018M640032);北京市博士后科研活动经费资助项目(ZZ2019-73);国家自然科学基金民航联合研究基金资助项目(U1633115)。; 面对5G与工业互联网中日益增长的数据传输与计算需求,移动边缘计算已逐渐成为一种新兴的解决方法,可有效应对工业互联网设备自身计算能力的不足,并充分缓解网络拥塞等问题.然而,当数量庞大的设备同时发送计算请求时,往往会超出边缘计算...; 关键词：资源优化计算任务卸载工业互联网移动边缘计算 Q-LEARNING 机器类型通信设备