Mobile edge computing (MEC) framträder nyligen som en lovande lösning för att avlasta resursbegränsade mobila enheter från beräkningsintensiva uppgifter, vilket gör det möjligt för enheter att avlasta arbetsbelastningar till närliggande MEC-servrar och förbättra kvaliteten på beräkningsupplevelsen. Trots detta, genom att överväga ett MEC-system bestående av flera mobila användare med stokastiska uppgifter ankomster och trådlösa kanaler i detta papper, utformningen av beräkning offloading politik är utmanande att minimera den långsiktiga genomsnittliga beräkningskostnaden i termer av strömförbrukning och buffring fördröjning. En djupt förstärkande inlärning (DRL) baserad decentraliserad dynamisk beräkning offloading strategi undersöks för att bygga ett skalbart MEC-system med begränsad feedback. Särskilt antas en kontinuerlig åtgärd rymdbaserad DRL-strategi som kallas djup deterministisk policygradient (DDPG) för att lära sig effektiv beräkning av avlastningspolitiken oberoende av varje mobil användare. På så sätt kan befogenheterna för både lokalt genomförande och avlastning av uppgifter fördelas på ett anpassningsbart sätt genom de inlärda policyerna från varje användares lokala observation av MEC-systemet. Numeriska resultat illustreras för att visa att effektiva strategier kan läras ut hos varje användare, och prestanda av den föreslagna DDPG-baserade decentraliserade strategin överträffar det konventionella djupa Q-nätverket (DQN) baserade diskreta effektstyrningsstrategi och några andra giriga strategier med minskade beräkningskostnader. Dessutom analyseras även effektfördröjningen för både DDPG-baserade och DQN-baserade strategier.
Författarna i REF tillämpar djupt förstärkande lärande för att få en effektiv avlastningspolitik för beräkning oberoende av varje mobil användare.
Decentralized Computation Offloading for Multi-User Mobile Edge Computing: A Deep Reinforcement Learning Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}