基于深度强化学习的移动边缘计算资源分配策略

摘要：

边缘计算作为云计算技术的延伸,可通过增强边缘网络计算能力为用户提供低时延高质量服务.边缘计算中,需要将服务部署于资源受限的边缘服务器,并根据需求合理分配计算资源,以提高边缘服务器的资源利用率.因此,提出基于深度强化学习的服务资源分配方法,利用反正切函数两次映射建立计算资源分配函数,并基于真实数据集进行仿真实验.实验结果表明,该方法能够在保证低时延的情况下,合理分配计算资源.

关键词：移动边缘计算、深度强化学习、资源分配

所属期刊栏目：35

分类号：TP311.5(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市自然科学基金;重庆市教育委员会科学技术研究计划青年项目;重庆市教育委员会科学技术研究计划青年项目

在线出版日期：2023-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：44-46,50