【摘 要】
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为了解决移动边缘计算网络中计算资源日益紧缺的问题，设计了一种基于用户协作的边缘计算资源分配机制，充分利用用户之间的空闲计算资源，有效提升系统整体的数据处理性能。以最大化用户的效用函数为目标，将目标优化问题建模为一个关于用户任务卸载决策和本地计算通信资源的联合优化问题，并结合深度学习技术和凸优化理论，提出了一种混合学习-优化算法对目标问题进行求解。仿真结果表明，相较于对比算法，所提出的算法能使用户的
【基金项目】
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国家重点研发计划（No.2019YFB1803305）； 国家自然科学基金资助项目（No.61871271）； 广东省教育厅重点项目（No.2020ZDZX3050）；
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为了解决移动边缘计算网络中计算资源日益紧缺的问题，设计了一种基于用户协作的边缘计算资源分配机制，充分利用用户之间的空闲计算资源，有效提升系统整体的数据处理性能。以最大化用户的效用函数为目标，将目标优化问题建模为一个关于用户任务卸载决策和本地计算通信资源的联合优化问题，并结合深度学习技术和凸优化理论，提出了一种混合学习-优化算法对目标问题进行求解。仿真结果表明，相较于对比算法，所提出的算法能使用户的效用提升至少85.4%，并能在亚秒级的时间内实现用户效用的近似最优化。
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