För att förbättra kvaliteten på beräkningsupplevelsen för mobila enheter framträder mobila datortjänster (MEC) som ett lovande paradigm genom att tillhandahålla datorkapacitet inom radioaccessnätverk i nära anslutning. Utformningen av avlastningspolicyer för ett MEC-system är dock fortfarande en utmaning. Särskilt, om att utföra en ankommande beräkning uppgift på lokal mobil enhet eller att avlasta en uppgift för molnet utförande bör anpassa sig till miljödynamiken på ett smartare sätt. I detta dokument anser vi att MEC för en representativ mobil användare i ett ultratätt nätverk, där en av flera basstationer (BS) kan väljas för beräkning av avlastning. Problemet med att lösa en optimal avlastningspolicy är modellerat som en Markov-beslutsprocess, där vårt mål är att minimera den långsiktiga kostnaden och ett avlastningsbeslut fattas baserat på kanalkvaliteterna mellan mobilanvändaren och BS, energikötillståndet samt uppgiftskötillståndet. För att bryta förbannelsen av hög dimensionalitet i stat utrymme, föreslår vi en djup Q-nätverk-baserad strategisk beräkning offloading algoritm för att lära sig den optimala politiken utan att ha en förkunskaper om den dynamiska statistiken. Numeriska experiment som tillhandahålls i detta dokument visar att vår föreslagna algoritm uppnår en betydande förbättring av den genomsnittliga kostnaden jämfört med baslinjepolitiken. 978-1-5386-6358-5/18/$31.00 ©2018 IEEE
I REF föreslås en djup Q-nätverksbaserad strategisk beräkning offloading-algoritm för att minimera den långsiktiga kostnaden som är den viktade summan av förseningen i utförandet, fördröjningen av överlämnandet och kostnaden för att släppa beräkningsuppgiften.
Performance Optimization in Mobile-Edge Computing via Deep Reinforcement Learning
{'venue': '2018 IEEE 88th Vehicular Technology Conference (VTC-Fall)', 'journal': '2018 IEEE 88th Vehicular Technology Conference (VTC-Fall)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}