【摘 要】
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智能城市、智慧工厂等对物联网设备(Internet of Things,IoT)的性能和连接性提出了挑战。边缘计算的出现弥补了这些能力受限的设备,通过将密集的计算任务从它们迁移到边缘节
【机 构】
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北京邮电大学国际学院,河南理工大学计算机科学与技术学院（软件学院）
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智能城市、智慧工厂等对物联网设备(Internet of Things,IoT)的性能和连接性提出了挑战。边缘计算的出现弥补了这些能力受限的设备,通过将密集的计算任务从它们迁移到边缘节点(Edge Node,EN),物联网设备能够在节约更多能耗的同时,仍保持服务质量。计算卸载决策涉及协作和复杂的资源管理,应该根据动态工作负载和网络环境实时确定计算卸载决策。采用模拟实验的方法,通过在物联网设备和边缘节点上都部署深度强化学习代理来最大化长期效用,并引入联盟学习来分布式训练深度强化学习代理。首先构建支持边缘计算
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