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基于深度强化学习和无线充电技术的D2D-MEC网络边缘卸载框架
1
作者
张乃心
陈霄睿
+2 位作者
李安
杨乐瑶
吴华明
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第8期233-242,共10页
物联网设备中大量未被充分利用的计算资源,正是移动边缘计算所需要的。一种基于设备对设备通信技术和无线充电技术的边缘卸载框架,可以最大化利用闲置物联网设备的计算资源,提升用户体验。在此基础上,可以建立物联网设备的D2D-MEC网络...
物联网设备中大量未被充分利用的计算资源,正是移动边缘计算所需要的。一种基于设备对设备通信技术和无线充电技术的边缘卸载框架,可以最大化利用闲置物联网设备的计算资源,提升用户体验。在此基础上,可以建立物联网设备的D2D-MEC网络模型。在该模型中,主设备根据当前环境信息和估计的设备状态信息,选择向多个边缘设备卸载不同数量的任务,并应用无线充电技术提升传输的成功率和计算的稳定性。运用强化学习方法解决任务分配和资源分配的联合优化问题,也就是最小化计算延迟、能量消耗和任务丢弃损失,最大化边缘设备利用率和任务卸载比例的优化问题。除此之外,为了适应状态空间更大的情况,提高学习速度,提出了一种基于深度强化学习的卸载方案。基于以上理论和模型,使用数学推导计算出了D2D-MEC系统的最优解及性能上限。仿真实验证明了D2D-MEC卸载模型及其卸载策略的综合性能更好,更能充分利用物联网设备的计算资源。
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关键词
移动边缘计算
D2D
强化学习
物联网
计算卸载
无线能量传输
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职称材料
题名
基于深度强化学习和无线充电技术的D2D-MEC网络边缘卸载框架
1
作者
张乃心
陈霄睿
李安
杨乐瑶
吴华明
机构
天津大学数学学院
天津大学应用数学中心
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第8期233-242,共10页
基金
国家自然科学基金(62071327)。
文摘
物联网设备中大量未被充分利用的计算资源,正是移动边缘计算所需要的。一种基于设备对设备通信技术和无线充电技术的边缘卸载框架,可以最大化利用闲置物联网设备的计算资源,提升用户体验。在此基础上,可以建立物联网设备的D2D-MEC网络模型。在该模型中,主设备根据当前环境信息和估计的设备状态信息,选择向多个边缘设备卸载不同数量的任务,并应用无线充电技术提升传输的成功率和计算的稳定性。运用强化学习方法解决任务分配和资源分配的联合优化问题,也就是最小化计算延迟、能量消耗和任务丢弃损失,最大化边缘设备利用率和任务卸载比例的优化问题。除此之外,为了适应状态空间更大的情况,提高学习速度,提出了一种基于深度强化学习的卸载方案。基于以上理论和模型,使用数学推导计算出了D2D-MEC系统的最优解及性能上限。仿真实验证明了D2D-MEC卸载模型及其卸载策略的综合性能更好,更能充分利用物联网设备的计算资源。
关键词
移动边缘计算
D2D
强化学习
物联网
计算卸载
无线能量传输
Keywords
Mobile edge computing
Device-to-device(D2D)
Reinforcement learning
Internet of things(IoT)
Computation offloading
Wireless energy transmission
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度强化学习和无线充电技术的D2D-MEC网络边缘卸载框架
张乃心
陈霄睿
李安
杨乐瑶
吴华明
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023
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