(华东理工大学信息科学与工程学院 上海 200237) (1771097725@qq.com)
出版日期: 2020-07-01基金资助:国家自然科学基金项目(61472139)；华东理工大学教育教学规律与方法研究项目(ZH1726107)Research on Task Offloading Based on Deep Reinforcement Learning in Mobile Edge Computing
Lu Haifeng, Gu Chunhua, Luo Fei, Ding Weichao, Yang Ting, Zheng Shuai(School of Information Science and Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237)
Online: 2020-07-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61472139) and the Educational Teaching Law and Method Research Project of East China University of Science and Technology (ZH1726107).摘要/Abstract
摘要： 在移动边缘计算中，本地设备可以将任务卸载到靠近网络边缘的服务器上进行数据存储和计算处理，以此降低业务服务的延迟和功耗，因此任务卸载决策具有很大的研究价值.首先构建了大规模异构移动边缘计算中具有多服务节点和移动任务内部具有多依赖关系的卸载模型；随后结合移动边缘计算的实际应用场景，提出利用改进的深度强化学习算法优化任务卸载策略；最后通过综合比较任务卸载策略的能耗、成本、负载均衡、延迟、网络使用量和平均执行时间等指标，分析了各卸载策略的优缺点.仿真实验结果表明，基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络和事后经验回放(hindsight experience replay, HER)改进的HERDRQN算法在能耗、费用、负载均衡和延迟上都有很好的效果.另外利用各算法策略对一定数量的应用进行卸载，通过比较异构设备在不同CPU利用率下的数量分布来验证卸载策略与各评价指标之间的关系，以此证明HERDRQN算法生成的策略在解决任务卸载问题中的科学性和有效性.
参考文献
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