Abstract-Mobile edge computing (även känd som dimma computing) har nyligen dykt upp för att möjliggöra in-situ behandling av fördröjningskänsliga applikationer i utkanten av mobila nätverk. Det är dock dyrt och till och med ogenomförbart (i vissa stryktåliga eller underutvecklade områden) att tillhandahålla nätaggregat till stöd för mobila datortjänster, vilket innebär att förnybar energi på plats blir en stor eller till och med en enda strömförsörjning i allt fler scenarier. Icke desto mindre gör den höga intermittensen och oförutsägbarheten hos förnybar energi det mycket svårt att leverera en hög servicekvalitet till användare i energiskördande mobila datorsystem. I detta dokument tar vi itu med utmaningen att integrera förnybara energikällor i den mobila kantdatorn och föreslår en effektiv förstärkning av inlärningsbaserad resurshanteringsalgoritm, som lär sig i farten den optimala politiken för dynamisk avlastning av arbetsbelastning (till det centraliserade molnet) och kantserver för att minimera den långsiktiga systemkostnaden (inklusive både servicefördröjning och driftskostnad). Vår online-lärande algoritm använder en nedbrytning av (offline) värde iteration och (online) förstärkning lärande, vilket uppnår en betydande förbättring av inlärningsfrekvens och körtid prestanda jämfört med standard förstärkning lärande algoritmer som Q-lärande. Vi bevisar konvergensen av den föreslagna algoritmen och visar analytiskt att den inlärda politiken har en enkel monoton struktur som är mottaglig för praktiskt genomförande. Våra simuleringsresultat validerar effektiviteten hos vår algoritm, vilket avsevärt förbättrar prestandan i kantdata jämfört med fasta eller myopiska optimeringssystem och konventionella förstärkande inlärningsalgoritmer.
En effektiv RL-baserad resurshanteringsalgoritm föreslås för att optimera on-the-fly arbetsbelastning offloading hastighet till centraliserad moln- och kantserver, som tillhandahåller för att minimera service latency, och driftskostnader REF.
Online Learning for Offloading and Autoscaling in Energy Harvesting Mobile Edge Computing
{'venue': 'IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking', 'journal': 'IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}