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摘要
以提高无线传感器网络中任务处理的能效为目标，提出了一种近似最优化的任务处理机制，无线传感器节点可根据任务缓存区的任务数量、信道条件，动态地实现任务向边缘服务器的卸载以及本地处理。将任务处理机制建模为马尔可夫决策过程，因为无线传感器节点不知道此过程的状态转移概率，所以采用A3C算法以实现在环境参数未知情况下的探索和学习，从而得到近似最优的任务处理策略。仿真结果表明，与其他机制相比，所提任务处理机制能提高节点能效，且收敛速度更快。
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单位重庆邮电大学; 通信与信息工程学院
