作者：周龙雨,杨宁,乔冠华,张科,郑其林 单位：人民邮电出版社 出版：《物联网学报》2019年第02期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFWLWX2019020080 DOC编号：DOCWLWX2019020089 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 移动边缘计算通过在数据源端执行通信和计算操作，缩减了物联网业务的传输和处理时延。然而，针对大量的物联网设备连接数，海量碎片化的数据同时汇聚在边缘计算平台，会显著地增加前传链路的流量负载和边缘服务器的计算负荷。为了应对这一挑战，基于多样化的物联网应用需求，通过最优化设备传输的选择控制，设计了一种任务协同迁移策略，以实现时延约束下的系统最小能量消耗。在缺少信道状态完美先验信息的条件下，提出了一种基于深度增强学习的资源管理算法，以较低的复杂度获得了最优的任务卸载决策。仿真结果表明，与随机的传输选择策略相比，所提出的算法能够显著地降低系统的能量消耗，并且满足任务的服务时延。

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