基于电力物联网的边缘计算任务卸载优化

摘要：

为了解决传统卸载模型仅涉及用户设备和边缘计算资源,而在云端资源利用上存在局限性的问题,通过有效利用计算任务时延、能耗及计算资源配置,提出了基于深度强化学习算法的计算任务卸载策略和资源配置优化算法,建立了边云协同的时延、能耗及能效模型,研究了用户设备数量、任务量、任务优先级等对时延、能耗及能效的影响.结果表明:边缘计算服务器资源配置为30 GHz较为合理;高级计算任务优先处理策略和计算资源优化分配,使得时延、能耗均较低;所提出的优化算法在时延、能耗及能效方面均优于其他3个对比算法,表明针对不同用户设备数量和计算任务量场景,所提出的优化算法和建立的模型能够更有效的实现基于电力物联网的计算任务卸载策略和资源配置优化.

关键词：电力物联网、边缘计算、云端服务器、任务卸载、资源配置

所属期刊栏目：22

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家电网公司科技基金J2021064

在线出版日期：2022-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：6577-6584