移动边缘计算中基于深度强化学习的计算卸载调度方法
Deep reinforcement learning based offloading scheduling in mobile edge computing
1. 电子科技大学 a. 信息与软件工程学院; b. 计算机科学与工程学院, 成都 611731
2. 埃克塞特大学 计算机系, 英国 埃克塞特 EX44RN
摘要
针对移动边缘计算中具有依赖关系的任务的卸载决策问题，提出一种基于深度强化学习的任务卸载调度方法，以最小化应用程序的执行时间。任务调度的过程被描述为一个马尔可夫决策过程，其调度策略由所提出的序列到序列深度神经网络表示，并通过近端策略优化（proximal policy optimization）方法进行训练。仿真实验表明，所提出的算法具有良好的收敛能力，并且在不同环境下的表现均优于所对比的六个基线算法，证明了该方法的有效性和可靠性。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(61871096,61976047)
四川省科技厅重点研发项目(2019YFG0122)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.10.0594
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第1期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 241-245,263
文章编号: 1001-3695(2021)01-048-0241-05
发布历史
[2021-01-05] 印刷出版
引用本文
詹文翰, 王瑾, 朱清新, 等. 移动边缘计算中基于深度强化学习的计算卸载调度方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (1): 241-245,263. (Zhan Wenhan, Wang Jin, Zhu Qingxin, et al. Deep reinforcement learning based offloading scheduling in mobile edge computing [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (1): 241-245,263. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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