Abstract-På grund av den ständigt ökande populariteten av resurshungriga och fördröjda mobila applikationer, har beräknings- och lagringskapacitet fjärrmoln delvis migrerat mot den mobila kanten, vilket ger upphov till begreppet Mobile Edge Computing (MEC). Medan MEC-servrar har den nära närheten till slutanvändarna för att tillhandahålla tjänster med lägre latens och lägre energikostnader, lider de av begränsningar i beräknings- och radioresurser, vilket kräver en rättvis och effektiv resursförvaltning i MEC-servrarna. Problemet är dock utmanande på grund av den ultra-höga densitet, distribuerad natur, och inneboende slumpmässighet nästa generation trådlösa nätverk. I den här artikeln fokuserar vi på tillämpning av spelteori och förstärka lärande för effektiv distribuerad resurshantering i MEC, särskilt för beräkning offloading. Vi går kort igenom spetsforskningen och diskuterar framtida utmaningar. Dessutom utvecklar vi en spelteoretisk modell för energieffektiv distribuerad kantserveraktivering och studerar flera inlärningstekniker. Numeriska resultat ges för att illustrera resultaten av dessa distribuerade inlärningstekniker. Dessutom diskuteras öppna forskningsfrågor i samband med resurshantering i MEC-servrar.
I REF, spelet teori och förstärkning lärande används för att effektivt hantera den distribuerade resursen i mobila edge computing.
Mobile Edge Computation Offloading Using Game Theory and Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}