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局部观测的车辆边缘计算在线服务迁移决策
1
作者
陈钟礼
陈积常
+1 位作者
李陶深
吕品
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024年第3期575-584,共10页
针对多用户、全局信息缺失的复杂车辆边缘计算场景,提出了一种基于多智能体强化学习的车辆边缘计算服务迁移策略,使车辆在仅获得部分观察的情况下仍能进行不完整系统信息学习并进行分布式在线迁移决策。该策略使用Gumbel-Softmax采样改...
针对多用户、全局信息缺失的复杂车辆边缘计算场景,提出了一种基于多智能体强化学习的车辆边缘计算服务迁移策略,使车辆在仅获得部分观察的情况下仍能进行不完整系统信息学习并进行分布式在线迁移决策。该策略使用Gumbel-Softmax采样改进的多智能体深度确定性策略梯度算法实现,用户间通过协作和竞争来达到共同的目标,从而使系统更加灵活,提高系统的整体收益和稳定性。真实数据集的仿真实验结果表明,该策略收敛速度快,在不同用户数量和任务到达率场景下均表现出较好的性能,鲁棒性和稳定性优于其他对比策略。
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关键词
车辆边缘计算
多智能体强化学习
在线服务迁移决策
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职称材料
题名
局部观测的车辆边缘计算在线服务迁移决策
1
作者
陈钟礼
陈积常
李陶深
吕品
机构
广西大学计算机与电子信息学院
南宁学院信息工程学院
出处
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024年第3期575-584,共10页
基金
国家自然科学基金项目(62062008)
广西科技计划项目(桂科AD20297125)。
文摘
针对多用户、全局信息缺失的复杂车辆边缘计算场景,提出了一种基于多智能体强化学习的车辆边缘计算服务迁移策略,使车辆在仅获得部分观察的情况下仍能进行不完整系统信息学习并进行分布式在线迁移决策。该策略使用Gumbel-Softmax采样改进的多智能体深度确定性策略梯度算法实现,用户间通过协作和竞争来达到共同的目标,从而使系统更加灵活,提高系统的整体收益和稳定性。真实数据集的仿真实验结果表明,该策略收敛速度快,在不同用户数量和任务到达率场景下均表现出较好的性能,鲁棒性和稳定性优于其他对比策略。
关键词
车辆边缘计算
多智能体强化学习
在线服务迁移决策
Keywords
vehicule edge computing
multi-agent reinforcement learning
online service migration decision-making
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
局部观测的车辆边缘计算在线服务迁移决策
陈钟礼
陈积常
李陶深
吕品
《广西大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024
0
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