基于機器學習的MEC隨機任務遷移算法
孟浩; 霍如; 郭倩影; 黃韜; 劉韻潔 北京工業(yè)大學北京未來網絡科技高精尖創(chuàng)新中心; 北京100124; 北京郵電大學網絡與交換技術國家重點實驗室; 北京100876
關鍵詞：移動邊緣計算 隨機任務遷移 機器學習 時延 移動設備能耗
摘要：針對移動邊緣計算(MEC),提出了一種基于機器學習的隨機任務遷移算法,通過將任務劃分為可遷移組件和不可遷移組件,結合改進的Q學習和深度學習算法生成隨機任務最優(yōu)遷移策略,以最小化移動設備能耗與時延的加權和.仿真結果表明,該算法的時延與能耗加權和與移動設備本地執(zhí)行算法相比節(jié)約了38. 1%.
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