4G的普及帶來了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的主力軍從個(gè)人電腦（Personal Computer,PC）逐漸轉(zhuǎn)變成手機(jī)平板等移動(dòng)終端。隨著5G的研究與發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)日益成為下一個(gè)時(shí)代浪潮,萬物互聯(lián)的時(shí)代即將到來�？陕�(lián)網(wǎng)的設(shè)備不再局限于手持設(shè)備,無人駕駛、智慧城市、智慧家庭、工業(yè)制造等各個(gè)領(lǐng)域都將蓬勃發(fā)展。但是,由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備自身的限制,它的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力有限,無法滿足許多延遲敏感型應(yīng)用程序和計(jì)算密集型應(yīng)用程序的需求。如何擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)邊緣的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的性能成為網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的重要挑戰(zhàn)。移動(dòng)邊緣計(jì)算（Mobile Edge Computing,MEC）的模式被提出,以解決上述問題。在這種計(jì)算模式下,計(jì)算資源和存儲(chǔ)資源被部署在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的邊緣,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以通過無線信道將任務(wù)卸載到具有更強(qiáng)計(jì)算能力的邊緣服務(wù)器上進(jìn)行計(jì)算。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備只需要傳輸數(shù)據(jù),接收結(jié)果,解決了自身計(jì)算資源不足的問題。在關(guān)于邊緣計(jì)算的所有研究中,任務(wù)卸載決策的研究是重要的一環(huán)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)能夠在線下訓(xùn)練一個(gè)智能體,訓(xùn)練后的智能體可以在線進(jìn)行實(shí)時(shí)決策,因此特別適合邊緣計(jì)算場(chǎng)景。已經(jīng)有一些將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于邊緣計(jì)算中的任務(wù)卸載的研究,通過合理的... 

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒言
    1.1 背景介紹與研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 文章組織架構(gòu)
第2章 移動(dòng)邊緣計(jì)算與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論
    2.1 移動(dòng)邊緣計(jì)算
        2.1.1 移動(dòng)邊緣計(jì)算中的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
        2.1.2 移動(dòng)邊緣計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景
        2.1.3 移動(dòng)邊緣計(jì)算中的任務(wù)卸載
    2.2 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)
        2.2.1 深度學(xué)習(xí)
        2.2.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
    2.3 本章小結(jié)
第3章 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的單服務(wù)器計(jì)算卸載
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)模型
        3.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型
        3.2.2 通信模型
        3.2.3 本地計(jì)算模型
        3.2.4 邊緣服務(wù)器計(jì)算模型
    3.3 問題建模
    3.4 解決方案
        3.4.1 Q learning
        3.4.2 Deep Q Network
    3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置與參數(shù)設(shè)置
        3.5.2 權(quán)重參數(shù)分析
        3.5.3 收斂性能
        3.5.4 終端設(shè)備數(shù)的影響
        3.5.5 邊緣服務(wù)器計(jì)算能力的影響
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多服務(wù)器計(jì)算卸載
    4.1 引言
    4.2 系統(tǒng)模型
        4.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型
        4.2.2 通信模型
        4.2.3 本地計(jì)算模型
        4.2.4 邊緣服務(wù)器計(jì)算模型
    4.3 問題建模
    4.4 解決方案
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置與參數(shù)設(shè)置
        4.5.2 終端設(shè)備數(shù)的影響
        4.5.3 終端設(shè)備計(jì)算能力的影響
        4.5.4 邊緣服務(wù)器數(shù)量的影響
        4.5.5 邊緣服務(wù)器計(jì)算能力的影響
    4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
指導(dǎo)教師對(duì)研究生學(xué)位論文的學(xué)術(shù)評(píng)語
學(xué)位論文答辯委員會(huì)決議書
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]移動(dòng)邊緣計(jì)算卸載技術(shù)綜述[J]. 謝人超,廉曉飛,賈慶民,黃韜,劉韻潔.  通信學(xué)報(bào). 2018(11)
[2]深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)綜述[J]. 劉全,翟建偉,章宗長(zhǎng),鐘珊,周倩,章鵬,徐進(jìn).  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2018(01)



本文編號(hào)：3655752