科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
本发明的目的是提供一种移动边缘计算场景中卸载时延优化方法,步骤一、构建系统模型：系统模型包括2M个用户和一个MEC服务器,每个用户有L个任务需要被卸载到MEC服务器进行计算,假设同时只允许两个用户采用混合NOMA策略同时卸载；步骤二、设定每一个用户作为一个执行者,每一个执行者按照DQN算法进行动作选择,即从其余2M-1个用户中选择一个作为自己的传输搭档同时进行卸载；步骤三、用DQN算法进行系统优化：所有用户搭档选择完成后,计算系统的总卸载时延,更新奖赏值,然后训练神经网络,用神经网络作为函数逼近器,更新Q函数；不断的对系统进行上述迭代优化,直至找到最优的时延。解决了现有多用户MEC场景下,时延消耗大的问题。
- 单位
