【摘要】：萬物互聯(lián)時代已經(jīng)到來,終端設(shè)備數(shù)量的飛速增長使得通信網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)不斷承受著巨大的壓力。傳統(tǒng)云計算的局限性表現(xiàn)得越來越明顯,5G時代的來臨也帶來了移動邊緣計算(Mobile Edge Computation,MEC)等新興技術(shù)的蓬勃發(fā)展。移動邊緣計算具有鄰近性、低延遲、高帶寬和位置感知等特點(diǎn),能夠大大緩解網(wǎng)絡(luò)設(shè)備數(shù)量劇增、移動流量爆炸以及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)重傳比例過高等網(wǎng)絡(luò)擁堵問題。盡管如此,部署在移動邊緣計算系統(tǒng)中的MEC服務(wù)器仍然要面對大量終端用戶設(shè)備(User Equipment,UE)的數(shù)據(jù)處理請求,對于計算和通信資源的分配和調(diào)度能力仍然具有較高的要求。本文為移動邊緣計算系統(tǒng)提出了一個高效的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的計算和通信資源聯(lián)合分配算法。為了最大化受益于移動邊緣計算的終端設(shè)備數(shù)量以及最小化終端設(shè)備的平均開銷,對每個終端設(shè)備我們都進(jìn)行了數(shù)據(jù)任務(wù)卸載與功率控制策略的聯(lián)合優(yōu)化。加入功率控制的資源聯(lián)合分配算法在降低終端設(shè)備平均開銷方面表現(xiàn)更為突出。然而,對于找到本文提出的兩個優(yōu)化目標(biāo)的最優(yōu)解仍然是一個NP難(non-deterministic polynomial hard,NP-hard)問題。所以本文為此建立了一個馬爾可夫決策過程(Markov Decision Process,MDP)模型,同時使用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning,RL)算法來解決該模型。本文使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的同步策略控制算法Sarsa和異步策略控制算法Q-Learning與傳統(tǒng)的基于接收信號強(qiáng)度(Received Signal Strength,RSS)的資源分配算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真對比。通過實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果我們可以看出,本文所提出基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的計算和通信資源聯(lián)合分配算法相較于傳統(tǒng)的窮舉算法能夠?qū)崿F(xiàn)近似最優(yōu)的性能,并且與基于RSS的資源分配算法相比,無論是從整個系統(tǒng)的角度(更多受益于移動邊緣計算的終端設(shè)備)還是從個體終端用戶設(shè)備的角度(更少的綜合開銷)都表現(xiàn)出了更優(yōu)的性能。
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.09;TN929.5

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本文編號：2731092