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Deep Reinforcement Learning and Optimization Based Green Mobile Edge Computing

计算机科学 强化学习 移动边缘计算 延迟(音频) 云计算 计算卸载 能源消耗 服务器 边缘计算 计算资源 分布式计算 资源配置 移动设备 用户设备 计算 计算复杂性理论 计算机网络 基站 人工智能 操作系统 工程类 电气工程 电信 算法
作者
Yang Yang,Yulin Hu,M. Cenk Gursoy
标识
DOI:10.1109/ccnc49032.2021.9369566
摘要

In mobile edge computing (MEC) networks, by offloading tasks (partially or completely) to the MEC server, it becomes possible to complete computation-intensive and latency-critical applications without communicating with the cloud center, resulting in dramatic reduction both in latency and energy consumption. Performance improvements depend on the offloading decisions at the user equipments (UEs) and computational resource allocation at the MEC server. In this paper, we aim to optimize the UE offloading data ratios and MEC computational resource allocation under delay constraints with the goal to minimize the global energy consumption. Both conventional optimization method and learning-based approach are studied. Simulation results are provided to compare the performances of different schemes.
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