隨著物聯(lián)網(wǎng)和車載網(wǎng)的普及與應(yīng)用,近用戶端（數(shù)據(jù)源端）的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式的增長(zhǎng)。為了有效地處理這些快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù),移動(dòng)邊緣計(jì)算作為一種新的計(jì)算模式應(yīng)運(yùn)而生。移動(dòng)邊緣計(jì)算是指將云中心的部分資源下沉到網(wǎng)絡(luò)邊緣,使得數(shù)據(jù)能夠在網(wǎng)絡(luò)邊緣被處理。如何高效地卸載任務(wù)以及合理地分配資源,是目前移動(dòng)邊緣計(jì)算研究領(lǐng)域中的一個(gè)熱點(diǎn)問題;然而現(xiàn)有的研究工作很少考慮到邊緣數(shù)據(jù)和計(jì)算節(jié)點(diǎn)的安全性,只有保證數(shù)據(jù)與信息的安全,移動(dòng)邊緣計(jì)算才能全面發(fā)展。因此,基于數(shù)據(jù)的安全性,結(jié)合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在多約束條件下提出了一種任務(wù)卸載和資源分配算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該任務(wù)卸載算法與幾種經(jīng)典算法相比,有效地提高了任務(wù)卸載成功率、任務(wù)成功執(zhí)行率,降低了本地端能耗,更好地滿足了用戶的QoS需求。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2020,42(10)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：11 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 相關(guān)工作
3 系統(tǒng)模型
    3.1 場(chǎng)景描述
    3.2 通信模型
    3.3 計(jì)算模型
        (1)本地計(jì)算模型。
        (2)邊緣服務(wù)器端計(jì)算模型。
    3.4 問題描述
4 算法設(shè)計(jì)
    4.1 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
    4.2 Double DQN算法
        (1)值函數(shù)逼近。
        (2)經(jīng)驗(yàn)回放。
        (3)雙Q網(wǎng)絡(luò)。
    4.3 Double DQN任務(wù)卸載算法設(shè)計(jì)
        (1)狀態(tài)空間。
        (2)動(dòng)作空間。
        (3)獎(jiǎng)勵(lì)值函數(shù)。
5 仿真實(shí)驗(yàn)及性能分析
    5.1 仿真環(huán)境
    5.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)
    5.3 對(duì)比算法
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        (1) 收斂性。
        (2) 任務(wù)卸載對(duì)比實(shí)驗(yàn)。
        (3) 任務(wù)執(zhí)行情況對(duì)比實(shí)驗(yàn)。
        (4) UE端能耗實(shí)驗(yàn)。
6 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]移動(dòng)邊緣計(jì)算環(huán)境下的動(dòng)態(tài)資源分配策略[J]. 朱新峰,張智浩,王彥凌.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2019(07)
[2]一種云環(huán)境下基于混合型BBO的任務(wù)調(diào)度算法[J]. 童釗,陳洪劍,陳明,梅晶,劉宏.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2018(05)
[3]邊緣計(jì)算:萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代新型計(jì)算模型[J]. 施巍松,孫輝,曹杰,張權(quán),劉偉.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2017(05)
[4]基于馬爾科夫決策過(guò)程的車載邊緣計(jì)算切換策略[J]. 李波,牛力,彭紫藝,黃鑫,丁洪偉.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2020(05)



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