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摘要
随着物联网技术的发展，时延敏感型用户请求日益激增，边缘计算正在成为提供灵活可靠服务的有前途的范例。考虑到物联网设备有限的存储和计算资源与用户需求延迟之间的冲突，边缘计算激发了将用户请求卸载到网络边缘的边缘服务器的新一轮浪潮。用户请求任务卸载方案的制定对于边缘网络中物联网设备的执行时间和能耗是一个显着的挑战。针对该问题，提出了一种动态计算卸载策略，具体包括：(1)提出中间节点卸载策略。该节点具有足够的计算资源，并且能够通过动态最小化处理任务的时间和能量成本；(2)将任务服务配置节点选择问题建模为多维马尔可夫决策过程(MDP)空间，提出深度强化学习算法以减少MDP状态空间并实现快速决策。实验结果表明，所提策略可以显著改善任务请求处理的时延，并且可以在一定程度上减少能量消耗。
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