Abstract-Mobile edge computing (även känt som Abstract-Mobile edge computing). Dimdata) har nyligen dykt upp för att möjliggöra in-situ behandling av delay-sensitiva 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. Den förnybara energins höga intermittenthet och oförutsägbarhet gör det dock mycket svårt att leverera tjänster av hög kvalitet till användare i avancerade datorsystem som drivs med förnybara energikällor. I det här dokumentet tar vi itu med utmaningen att integrera förnybara energikällor i mobila datorsystem och föreslår en effektiv förstärkning av inlärningsbaserad resurshanteringsalgoritm, som lär sig den optimala politiken för dynamisk avlastning av arbetsbelastning (till centraliserat moln) och nätserver för att minimera den långsiktiga systemkostnaden (inklusive både servicefördröjning och driftskostnader). 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.
I REF tillhandahålls datorresurser beroende på den förväntade serverbelastningen via en förbättrad inlärningsbaserad resurshanteringsalgoritm, som lär sig den optimala policyn för dynamisk arbetsbelastningsavlastning och automatisk skalning av servrar.
Online Learning for Offloading and Autoscaling in Renewable-Powered Mobile Edge Computing
{'venue': '2016 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'journal': '2016 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}