基于深度强化学习的边云协同串行任务卸载算法.pdf

基于深度强化学习的边云协同串行任务卸载算法 深度强化学习是机器学习的一个分支，它结合了深度学习和强化学习，能够在复杂和不确定的环境中进行决策和优化。近年来，深度强化学习已经广泛应用于多个领域，如游戏、机器人、自动驾驶、医疗健康等。 在移动边缘计算领域，深度强化学习可以用来解决任务卸载问题。传统的任务卸载算法考虑了移动设备和边缘服务器计算资源，但忽视了延迟、能耗成本和服务质量保证等因素。为了解决这个问题，本文提出了基于RainbowDQN算法的边云协同串行任务卸载算法（ECWS-RDQN）。 ECWS-RDQN算法通过对串行任务的权重分配，实现了网络边缘和云端协同的串行任务动态分配处理，为不同的用户设备应用提供近似最优的任务分配卸载策略。该算法考虑了延迟、能耗成本和服务质量保证等多个因素，能够满足不同应用程序的需求。 在实验中，ECWS-RDQN算法比传统方案有更好的系统效率，提升了应用的服务质量。这证明了深度强化学习在移动边缘计算领域的应用价值。 Edge Cloud Collaboration Serial Task Offloading Algorithm Based on Deep Reinforcement Learning 深度 Q 网络（DQN）是一种基于深度学习的强化学习方法，它通过深度神经网络来学习状态值函数和策略函数。在移动边缘计算领域，DQN可以用来解决任务卸载问题。RainbowDQN是DQN的变体，引入了多种技术来提高算法的效率和稳定性。 边云协同串行任务卸载算法（ECWS-RDQN）基于RainbowDQN算法，考虑了延迟、能耗成本和服务质量保证等多个因素。该算法通过对串行任务的权重分配，实现了网络边缘和云端协同的串行任务动态分配处理，为不同的用户设备应用提供近似最优的任务分配卸载策略。 ECWS-RDQN算法的优势在于能够满足不同应用程序的需求，提供近似最优的任务分配卸载策略，提高系统效率和服务质量。该算法的应用前景广阔，能够应用于各种移动边缘计算场景。 深度学习和强化学习的结合，能够解决移动边缘计算领域的多个挑战，如高效的任务卸载、低延迟的数据处理和高质量的服务保证等。 Edge Cloud Collaboration Serial Task Offloading Algorithm Based on Deep Reinforcement Learning是深度学习和强化学习在移动边缘计算领域的典型应用。