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面向DAG任务的分布式智能计算卸载和服务缓存联合优化
1
作者
李云
南子煜
+2 位作者
姚枝秀
夏士超
鲜永菊
《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》
CAS
北大核心
2025年第1期71-82,共12页
建立了一种有向无环图(DAG,directed acyclic graph)任务卸载和资源优化问题,旨在应用最大可容忍时延等约束实现系统能耗最小化。考虑到网络中计算请求高度动态、完整的系统状态信息难以获取等因素,最后使用多智能体深度确定性策略梯度(...
建立了一种有向无环图(DAG,directed acyclic graph)任务卸载和资源优化问题,旨在应用最大可容忍时延等约束实现系统能耗最小化。考虑到网络中计算请求高度动态、完整的系统状态信息难以获取等因素,最后使用多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG,multi-agent deep deterministic policy gradient)算法来探寻最优的策略。相比于现有的任务卸载算法,MADDPG算法能够降低14.2%至40.8%的系统平均能耗,并且本地缓存命中率提高3.7%至4.1%。
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关键词
移动边缘计算
多智能体深度强化学习
计算卸载
资源分配
服务缓存
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题名
面向DAG任务的分布式智能计算卸载和服务缓存联合优化
1
作者
李云
南子煜
姚枝秀
夏士超
鲜永菊
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学软件工程学院
出处
《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》
CAS
北大核心
2025年第1期71-82,共12页
基金
国家自然科学基金(62071077,62301099)
中国博士后科学基金(2023MD734137)
重庆市自然科学基金(2022NSCQ-LZX0191)。
文摘
建立了一种有向无环图(DAG,directed acyclic graph)任务卸载和资源优化问题,旨在应用最大可容忍时延等约束实现系统能耗最小化。考虑到网络中计算请求高度动态、完整的系统状态信息难以获取等因素,最后使用多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG,multi-agent deep deterministic policy gradient)算法来探寻最优的策略。相比于现有的任务卸载算法,MADDPG算法能够降低14.2%至40.8%的系统平均能耗,并且本地缓存命中率提高3.7%至4.1%。
关键词
移动边缘计算
多智能体深度强化学习
计算卸载
资源分配
服务缓存
Keywords
mobile edge computing
multi-agent deep reinforcement learning
computation offloading
resource allocation
service caching
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向DAG任务的分布式智能计算卸载和服务缓存联合优化
李云
南子煜
姚枝秀
夏士超
鲜永菊
《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》
CAS
北大核心
2025
0
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