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Deep Reinforcement Learning-Based Task Offloading and Service Migrating Policies in Service Caching-Assisted Mobile Edge Computing

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China Communications 2024年第4期21卷 88-103页

作者： Ke Hongchang Wang Hui Sun Hongbin halvin yang School of Computer Technology and Engineering Changchun Institute of TechnologyChangchun 130012China College of Computer Science and Engineering Changchun University of TechnologyChangchun 130012China Department of Electronic and Electrical Engineering University College LondonLondonUK

Emerging mobile edge computing(MEC)is considered a feasible solution for offloading the computation-intensive request tasks generated from mobile wireless equipment(MWE)with limited computational resources and *** to the homogeneity of request tasks from one MWE during a longterm time period,it is vital to predeploy the particular service cachings required by the request tasks at the MEC *** this paper,we model a service caching-assisted MEC framework that takes into account the constraint on the number of service cachings hosted by each edge server and the migration of request tasks from the current edge server to another edge server with service caching required by ***,we propose a multiagent deep reinforcement learning-based computation offloading and task migrating decision-making scheme(MBOMS)to minimize the long-term average weighted *** proposed MBOMS can learn the near-optimal offloading and migrating decision-making policy by centralized training and decentralized *** and comprehensive simulation results reveal that our proposed MBOMS can converge well after training and outperforms the other five baseline algorithms.

关键词： deep reinforcement learning mobile edge computing service caching service migrating

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