【摘 要】
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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
【机 构】
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北京工业大学先进信息网络北京实验室,北京工业大学信息学部
【基金项目】
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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)
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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服务器的计算负载.此外,工业互联网设备通常仅装配有限的能量供给,无法承受能源消耗过多的任务,且庞大的设备数量还决定了网络连接、数据计算等系统开销.因此,面向工业互联网场景中机器类型通信设备的计算任务卸载问题,提出一种基于Q-learning的计算任务卸载决策方法,综合考虑任务卸载过程中
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