电讯技术

作者：李斌,徐天成

单位：(（1.南京信息工程大学 计算机学院，南京210044;2.南京信息工程大学 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心，南京 210044）)

关键词：协同边缘网络；移动边缘计算；计算卸载；深度强化学习；

基金：国家自然科学基金资助项目(62101277)；江苏省自然科学基金(BK20200822)

针对具有依赖关系的计算密集型应用任务面临的卸载决策难题，提出了一种基于优先级的深度优先搜索调度策略。考虑到用户能量受限和移动性，构建了一种联合用户下行能量捕获和上行计算任务卸载的网络模型，并在此基础上建立了端到端优化目标函数。结合任务优先级及时延约束，利用深度强化学习自学习的优势，将任务卸载决策问题建模为马尔科夫模型，并设计了基于任务相关性的Dueling Double DQN（D3QN）算法对问题进行求解。仿真数据表明，所提算法较其他算法能够满足更多用户的时延要求，并能减少9%~10%的任务执行时延。

来源：2023年第12期

《电讯技术》期刊编辑部

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