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摘要
移动边缘计算(MEC)通过将计算任务卸载到MEC服务器上，在缓解智能移动设备计算负载的同时，可以降低服务时延。然而目前在MEC系统中，关于任务卸载和资源分配仍然存在以下问题：1)边缘节点间缺乏协作；2)计算任务到达与实际环境中动态变化的特征不匹配；3)协作式任务卸载和资源分配动态联合优化问题。为解决上述问题，文章在协作式MEC架构的基础上，提出了一种基于多智能体的深度确定性策略梯度算法(MADDPG)的任务卸载和资源分配算法，最小化系统中所有用户的长期平均成本。仿真结果表明，该算法可以有效降低系统的时延及能耗。
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单位国网福建省电力有限公司经济技术研究院
