【摘要】：由于多媒體業(yè)務(wù)的快速增長(zhǎng)以及二氧化碳排放的大量增加,將可再生能源應(yīng)用在無線通信領(lǐng)域已經(jīng)迫在眉睫。在很多情況下,通信系統(tǒng)主要由可再生能源進(jìn)行供電。此外,隨著移動(dòng)終端技術(shù)的發(fā)展,出現(xiàn)了一些高要求的服務(wù)應(yīng)用。但是這些服務(wù)和應(yīng)用意味著要求更低的時(shí)延,更高的計(jì)算速率等。針對(duì)以上問題,本文主要研究面向能效的傳輸與計(jì)算資源的聯(lián)合優(yōu)化技術(shù)。其中包括內(nèi)容傳輸及移動(dòng)邊緣計(jì)算的卸載問題。第一,本文解決了綠色能源捕獲和任務(wù)到達(dá)不匹配的問題。從內(nèi)容廣播和緩存相關(guān)問題入手,采用完全綠色能源供電的小基站�？紤]到綠色能源的到達(dá)是隨機(jī)的,難以預(yù)測(cè),因此當(dāng)能源和任務(wù)到達(dá)不匹配時(shí),會(huì)發(fā)生能源浪費(fèi)或短缺。針對(duì)綠色能源捕獲和任務(wù)到達(dá)不匹配的問題,本文提出了一種基于Q學(xué)習(xí)的內(nèi)容緩存與推送方法。Q學(xué)習(xí)是一種無模型的增強(qiáng)型學(xué)習(xí)技術(shù),可以在馬爾可夫過程中找到最佳的行動(dòng)選擇策略。仿真分析表明,該算法提高了綠色能源的利用率,得到了小基站決策的規(guī)律,證明了該模型的有效性。第二,本文提出了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的任務(wù)遷移策略,該算法可實(shí)時(shí)了解動(dòng)態(tài)工作負(fù)載卸載和邊緣服務(wù)器的狀態(tài),給出最佳策略。并且解決了將可再生能源納入移動(dòng)邊緣計(jì)算的挑戰(zhàn)。該算法用于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備選擇移動(dòng)邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing,MEC)設(shè)備,并根據(jù)當(dāng)前電池電量,每個(gè)MEC設(shè)備的先前無線電帶寬和預(yù)測(cè)的收集能量數(shù)量確定卸載比例。仿真結(jié)果顯示,該方法在網(wǎng)絡(luò)時(shí)延,丟包率方面均有不錯(cuò)的表現(xiàn),提高了能源的利用效率。
【圖文】：

邐北京郵電大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文務(wù)，，并將其他ＳＢＳ數(shù)據(jù)傳輸視為后臺(tái)干擾。由于ＳＢＳ密集部署，每個(gè)用戶的和干擾被認(rèn)為是相同的。并且因?yàn)樗校樱拢庸ぷ鞣绞较嗤�，所以僅關(guān)注模型的一個(gè)ＳＢＳ策略公式。ＳＢＳ通過有線／無線回程鏈路連接到ＭＢＳ以獲取內(nèi)容將其存儲(chǔ)在高速緩存中以減少核心網(wǎng)絡(luò)中的擁塞。本文假設(shè)整個(gè)內(nèi)容存儲(chǔ)在核網(wǎng)絡(luò)中。從ＭＢＳ到核心網(wǎng)絡(luò)獲取內(nèi)容的過程可以忽略不計(jì)。因此只關(guān)注從基到用戶的內(nèi)容傳輸。逡逑

一ZQ一Leaming動(dòng)作選擇(c廣5)
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN929.5;TP393.09

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3 李宗R

本文編號(hào)：2624497