För att förbättra kvaliteten på beräkningserfarenheten för mobila enheter är mobila datortjänster ett lovande paradigm genom att tillhandahålla datorkapacitet i nära anslutning till ett skuret radionät (RAN), som stöder både traditionella kommunikations- och MEC-tjänster. Utformningen av avlastningspolicyer för ett virtuellt MEC-system är dock fortfarande en utmaning. Vare sig det gäller att utföra en beräkningsuppgift på den mobila enheten eller att avlasta den för MEC-serverns utförande bör den anpassas till den tidsvarierande nätverksdynamiken. I detta dokument behandlas MEC för en representativ mobil användare i en ultradense skivad RAN, där flera basstationer (BS) finns att välja för beräkning av avlastning. Problemet med att lösa en optimal avlastningspolicy är modellerat som en Markov-beslutsprocess, där vårt mål är att maximera den långsiktiga nyttoprestandan där ett avlastningsbeslut fattas baserat på aktivitetskötillståndet, energikötillståndet samt kanalegenskaperna mellan mobilanvändare och BS. För att bryta förbannelsen av hög dimensionalitet i stat utrymme, föreslår vi först en dubbel djup Q-nätverk (DQN)-baserad strategisk beräkning offloading algoritm för att lära sig den optimala politiken utan att veta en förkunskaper om nätverk dynamik. Manuskriptet visar att våra föreslagna inlärningsalgoritmer uppnår en betydande förbättring i beräkningen av avlastningsprestanda jämfört med baslinjepolicyn. Xianfu Chen (M'13) fick doktorsexamen i signal- och informationsbehandling från den plats där han för närvarande är en Senior Scientist. Hans nuvarande forskningsintressen inkluderar trådlös kommunikation och nätverksbyggande, med tonvikt på mänsklig nivå och artificiell intelligens för resursmedvetenhet i nästa generations kommunikationsnät. Honggang Zhang (M'01-SM'11) är en full professor med
I REF föreslår författarna ett användarfokuserat beräkningsavlastningssystem för datorsystem med virtuella kanter som bygger på dubbelt Q-lärande.
Optimized Computation Offloading Performance in Virtual Edge Computing Systems Via Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}