典型文献
基于强化学习的非正交多址接入和移动边缘计算联合系统信息年龄更新
文献摘要：
物联网发展对信息时效性的需求越来越高,信息新鲜度变得至关重要.为了维持信息新鲜度,在非正交多址接入(NOMA)和移动边缘计算(MEC)的联合系统中,对多设备单边缘计算服务器的传输场景进行了研究.在该场景中,如何分配卸载任务量和卸载功率以最小化平均更新代价是一个具有挑战性的问题.该文考虑到现实中的信道状态变化情况,基于多代理深度确定性策略梯度(MADDPG)算法,考虑信息新鲜度影响,建立了最小化平均更新代价的优化问题,提出一种寻找最优的卸载因子和卸载功率决策.仿真结果表明,采用部分卸载的方式可以有效地降低平均更新代价,利用MADDPG算法可以进一步优化卸载功率,经比较,MADDPG算法在降低平均更新代价方面优于其他方案,并且适当地减少设备数量在降低平均更新代价方面效果更好.
文献关键词：
非正交多址接入;移动边缘计算;信息年龄;多代理深度确定性策略梯度
中图分类号：
作者姓名：
李保罡;石泰;陈静;李诗璐;王宇;张天魁
作者机构：
华北电力大学 保定 071003;国网河南省电力公司许昌供电公司 许昌 461000;北京邮电大学 北京 100876
文献出处：
引用格式：
[1]李保罡;石泰;陈静;李诗璐;王宇;张天魁-.基于强化学习的非正交多址接入和移动边缘计算联合系统信息年龄更新)[J].电子与信息学报,2022(12):4238-4245
A类：
多代理深度确定性策略梯度
B类：
强化学习,非正交多址接入,移动边缘计算,信息年龄,物联网发展,新鲜度,NOMA,MEC,多设备,单边,边缘计算服务器,任务量,信道状态,状态变化,MADDPG,优化问题,部分卸载,低平
AB值：
0.195066
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
