面向移动边缘计算的任务卸载方法研究

作     者：张光华 徐航 万恩晗 ZHANG Guanghua;XU Hang;WAN Enhan

作者机构：东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆163318 

出 版 物：《吉林大学学报（信息科学版）》 (Journal of Jilin University（Information Science Edition）)

年 卷 期：2024年第42卷第2期

页      面：210-216页

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61871348) 

主　　题：移动边缘计算 计算卸载 强化学习 

摘      要：目前大多计算卸载策略是在任务整体卸载情况下进行的,且仅考虑时延或能耗单一指标,未将二者结合进行优化,为此,以任务处理的时延与能耗加权和为优化目标,提出一种基于强化学习的部分卸载算法。将单个任务的处理分为本地计算和部分卸载两种方式,且在部分卸载中引入了变量确定卸载权重,最后利用强化学习Q-learning完成了所有任务的计算卸载与资源分配。实验结果表明,所提算法能有效降低任务处理的时延与能耗。