Internet of Things (IoT) enheter kan tillämpa mobil edge computing (MEC) och energi skörd (EH) för att ge hög nivå erfarenheter för beräkningsintensiva applikationer och samtidigt förlänga livslängden för batteriet. I detta dokument, föreslår vi en förstärkning lärande (RL) baserad avlastningsschema för en IoT-enhet med EH för att välja kantenhet och avlastningshastigheten enligt den nuvarande batterinivån, den tidigare radioöverföringshastigheten till varje kant enhet, och den förväntade mängden av den skördade energin. Detta system gör det möjligt för IoT-enheten att optimera avlastningspolicyn utan kunskap om MEC-modellen, energiförbrukningsmodellen och beräkningslatensmodellen. Dessutom presenterar vi ett djupgående RL-baserat avlastningssystem för att ytterligare påskynda inlärningshastigheten. Deras prestandagränser när det gäller energiförbrukning, beräkningslatens och nytta tillhandahålls för tre typiska avlastningsscenarier och verifieras via simuleringar för en IoT-enhet som använder trådlös strömöverföring för energiupptagning. Simuleringsresultat visar att det föreslagna RL-baserade avlastningssystemet minskar energiförbrukningen, beräkningslatensen och aktivitetsdroppen, och därmed ökar nyttan av IoT-enheten i det dynamiska MEC i jämförelse med riktmärkesavlastningssystem.
Referensreferensreferensen föreslår ett avlastningssystem baserat på förstärkningsinlärning för en IoT-enhet med energiupptagning för att välja kantenhet och avlastningshastighet enligt den aktuella batterinivån.
Learning-Based Computation Offloading for IoT Devices With Energy Harvesting
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}