边缘计算动态资源分配在通信网络时延优化的研究

针对边缘计算动态资源分配的通信网络时延优化问题,提出一种基于深度强化学习的算法。该算法建立一个综合考虑边缘节点的异构性、地理分散性、能量因果性等约束条件,以及时延、能耗、费用等多目标优化指标的数学模型,充分反映边缘计算网络的复杂性和多样性。该算法使用多层感知器作为策略函数,通过策略梯度方法和随机梯度下降法进行动态资源分配决策,实现通信网络时延的最小化。仿真实验结果表明,该算法在不同场景和参数下均能有效降低通信网络时延,提高资源利用效率和系统性能。与固定资源分配算法、贪心资源分配算法以及基于遗传算法的资源分配算法相比,具有明显的优势,尤其是在处理边缘计算网络的动态性和不确定性方面。基于深度强化学习的动态资源分配算法为边缘计算资源管理问题提供一种新的解决方案,也为通信网络时延优化提供有力的支持。

现代通信传输接入技术分析

经济社会建设为科学技术发展营造了良好的外部环境,通信行业亦是如此。通信传输与接入技术作为信息技术中的核心,在工业运输等领域发挥着重要作用。结合我国通信行业的发展情况来看,自动交换网络等现代通信传输技术得到了广泛的应用与推广,在改善人们物质生活的方面发挥了重要作用。文中结合我国现代通信技术的实际发展,对常见的通信传输接入技术展开了研究与分析,旨在推动通信行业的转型与升级。