典型文献
基于深度Q网络的多目标任务卸载算法
文献摘要：
在移动边缘计算(MEC)中,计算资源和电池容量有限的移动设备(MD)可卸载自身计算密集型应用到边缘服务器上执行,这样不仅可以提高MD计算能力,也能降低能耗.然而,不合理的任务卸载决策不但会延长应用完成时间,而且会大量增加能耗,进而降低用户体验.鉴于此,首先分析MD的移动性和任务间的顺序依赖关系,建立动态MEC网络下的以应用完成时间和能源消耗最小为优化目标的多目标任务卸载问题模型;然后,设计求解该问题的马尔可夫决策过程(MDP)模型,包括状态空间、动作空间和奖励函数,并提出基于深度Q网络(DQN)的多目标任务卸载算法(MTOA-DQN),该算法采用一条轨迹作为经验池的最小单元来改进原始的DQN算法.在多种测试场景下,MTOA-DQN的性能在累积奖励和Cost方面均优于三种对比算法(基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)、自适应的DAG任务调度算法(ADTS)和原始的DQN算法),验证了该算法的有效性和可靠性.
文献关键词：
移动边缘计算;任务卸载;完成时间;能源消耗;强化学习
中图分类号：
作者姓名：
邓世权;叶绪国
作者机构：
凯里学院大数据工程学院,贵州凯里556011;凯里学院理学院,贵州凯里556011
文献出处：
引用格式：
[1]邓世权;叶绪国-.基于深度Q网络的多目标任务卸载算法)[J].计算机应用,2022(06):1668-1674
A类：
MTOA,ADTS
B类：
目标任务,任务卸载,移动边缘计算,MEC,计算资源,电池容量,移动设备,计算密集型,边缘服务器,计算能力,降低能耗,卸载决策,完成时间,用户体验,移动性,依赖关系,能源消耗,优化目标,问题模型,马尔可夫决策过程,MDP,状态空间,动作空间,奖励函数,DQN,经验池,小单元,测试场景,Cost,对比算法,基于分解的多目标进化算法,MOEA,DAG,任务调度,调度算法,强化学习
AB值：
0.36967
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