Mobila enheter kan öka sin förmåga via molnresurser i mobila molndatamiljöer. Detta dokument utvecklade en ny två-lagers armeringsinlärningsalgoritm (TRRL) för att överväga avlastning av uppgifter för resurs-konstruerade mobila enheter. I motsats till befintlig litteratur beaktas samtidigt utnyttjandet av den fysiska maskinen och fördröjningen för avlastade uppgifter genom att man inför en viktad belöning. Den höga dimensionaliteten i statsrymden och åtgärdsutrymmet kan påverka konvergenshastigheten. Därför presenteras en ny förstärkande inlärningsalgoritm med en tvåskiktig struktur för att ta itu med detta problem. Först k kluster av de fysiska maskinerna genereras baserat på k-nearest grannar algoritm (k-NN). Det första skiktet av TLRL genomförs genom en djup förstärkning lärande för att bestämma klustret som ska tilldelas för avlastade uppgifter. På grundval av detta avser det andra skiktet att ytterligare specificera en fysisk maskin för utförandet av uppgiften. Slutligen utförs simuleringsexempel för att verifiera att den föreslagna TLRL-algoritmen kan påskynda det optimala politiska lärandet och kan hantera avvägningen mellan fysisk maskinanvändningshastighet och fördröjning.
Quan m.fl. utvecklat en två-skiktad RL algoritm för att genomföra aktivitet offloading till en MEC-server under begränsade resurser för de mobila enheterna, vilket ger en avvägning mellan utnyttjandegraden av den fysiska maskinen och fördröjning REF.
A Novel Two-Layered Reinforcement Learning for Task Offloading with Tradeoff between Physical Machine Utilization Rate and Delay
{'venue': 'Future Internet', 'journal': 'Future Internet', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}