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智慧交通场景下基于多智能体强化学习的任务协同框架被引量：2
《人工智能》2022年第4期50-60,共11页王春阳 朱燕民 张心译 曹健 原良晓 谈佳睿 
随着人工智能、车联网等技术不断发展,交通智慧化建设不断推进,大幅提升了交通效率与出行的便利性。在智慧交通场景下,一些计算密集型车辆应用和技术(如自动驾驶,轨迹规划等)得以快速发展和应用。这些数据驱动与时延敏感的应用往往需要...
关键词：计算任务卸载 边缘计算 多智能体 强化学习 时空预测 
一种时延能耗感知的在轨边缘计算任务卸载调度方法
《计算机科学》2024年第S01期742-750,共9页王众晓 彭青蓝 孙若骁 徐锡峰 郑万波 夏云霓 
国家自然科学基金(62172062,62162036);河南省重点研发专项(231111211900);河南省自然科学基金青年项目(242300421700);河南省高等学校重点科研项目(24A520005)。
全球智能设备的迅速增长引发了对计算资源下沉至边缘的巨大需求,催生了边缘计算范式的出现。同时,计算资源稀缺的偏远地区用户对算力的需求又推动了在轨边缘计算(Orbit Edge Computing,OEC)概念的提出和发展。在OEC场景下,偏远地区用户...
关键词：在轨边缘计算 低轨卫星星座 计算任务卸载 自适应大邻域搜索 
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 
基于深度强化学习的海洋移动边缘计算卸载方法被引量：4
《通信学报》2022年第10期133-145,共13页苏新 孟蕾蕾 周一青 CELIMUGE Wu 
国家重点研发计划基金资助项目(No.2021YFE0105500)。
海洋信息系统网络节点之间的强异构特性为海洋移动边缘计算任务卸载优化带来了复杂高维度的限制条件,同时复杂多样化的海事应用会导致海洋网络局部区域出现计算任务的超负荷处理。为实现海洋网络节点计算任务的最佳卸载与资源优化,满足...
关键词：海洋信息系统 边缘计算 计算任务卸载 功率与计算资源分配 深度强化学习 
数字孪生辅助UAV网络计算卸载优化被引量：2
《北京邮电大学学报》2022年第6期133-139,共7页缪家辉 郑镐 谢正昊 赖健鑫 蒋丽 
国家重点研发计划项目(2020YFB1807801);移动通信教育部工程研究中心开放研究项目(cqupt-mct-202003)。
针对动态时变无人机(UAV)网络环境下智能终端有限计算资源不能满足资源密集型任务计算需求的问题,使用数字孪生技术构建了UAV网络的孪生模型,并设计了智能终端计算卸载策略。将计算任务卸载过程建模为马尔可夫决策过程,建立联合UAV悬停...
关键词：数字孪生 UAV网络 计算任务卸载 虚实映射误差 近端策略优化 
云边协同系统中基于博弈论的资源分配与任务卸载方案被引量：13
《系统仿真学报》2022年第7期1468-1481,共14页吴学文 廖婧贤 
综合考虑时延、能耗和计算资源成本,构建云边协同系统中的效用最大化问题,并将其分解为计算资源分配、上行功率分配和任务卸载策略三个子问题。提出一种基于博弈论的资源分配和任务卸载方案(game-based resource allocation and task of...
关键词：边缘计算 资源分配 计算任务卸载 博弈 效用最大化 
基于强化学习的移动边缘计算任务卸载方法
《计算机测量与控制》2023年第10期306-311,316,共7页陈刚 王志坚 徐胜超 
国家自然科学基金面上项目(61772221);广州华商学院校内导师制科研项目资助(2023HSDS07)。
最佳卸载策略直接影响移动计算任务卸载的时延与能耗,因此提出基于强化学习方法的移动边缘计算任务卸载方法;首先对移动设备的计算任务卸载形式展开具体分析,并基于分析结果获取计算任务卸载能量消耗、发射功率、传输速率等相关参数值,...
关键词：强化学习方法 Q-Learning算法 移动边缘 计算任务卸载 卸载模型 
车辆间计算任务卸载算法与系统级仿真验证
《物联网学报》2019年第3期62-69,共8页曾启程 孙宇璇 周盛 
国家自然科学基金资助项目(No.61871254,No.91638204)
随着自动驾驶技术和车联网的发展,越来越多的车辆将具备强大的计算能力,并通过无线网络实现互联。这些计算资源不仅能够应用于自动驾驶中,也可以提供广泛的边缘计算服务。针对车辆间的计算卸载场景,以最小化平均卸载时延为目标,提出了...
关键词：车联网 VEINS 计算任务卸载 系统级仿真 
基于非支配排序遗传策略的车联网多目标计算任务卸载调度方法
《北京交通大学学报》2023年第2期45-57,共13页张德干 张志昊 张捷 张婷 朴铭杰 姜星如 
国家自然科学基金(61571328);天津市自然科学基金(18JCZDJC96800);天津市重大科技专项基金(17YFZCGX00360)。
移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)作为5G体系结构中非常重要的部分,能够支持需要超低延迟的许多创新性的服务与应用,可以通过引入MEC来解决目前车载移动终端设备无法满足车联网(Internet of Vehicles,IoV)低能耗与低时延需求的...
关键词：车联网 移动边缘计算 计算任务卸载 任务切分 非支配排序遗传策略 
基于闪存固态盘的存储系统性能优化关键技术综述
《高技术通讯》2023年第1期50-62,共13页李天祥 蒋德钧 熊劲 
中国科学院战略性先导科技专项(XDB44030200);北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金(L192038);中国科学院青年创新促进会和鹏城实验室重大项目(PCL2021A08)资助。
闪存固态盘(SSD)具有高并行性、复杂的内部事务以及具有计算能力等特性。现有的存储系统是针对磁盘设计的,无法充分利用闪存固态盘的性能。本文介绍闪存固态盘给现有存储系统带来的问题与挑战,并从提高系统总带宽、减少固态盘内部事务...
关键词：闪存固态盘(SSD) 输入输出(IO)性能 垃圾回收 服务质量保证 计算任务卸载 
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