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摘要
移动边缘计算技术为低时延要求、资源敏感的计算任务需求提供解决方案，通过研究任务请求特征以提高调度算法效率是边缘计算的重要研究方向。不同于现有研究将任务请求特征建模为单一随机变量的做法，本研究提出基于任务请求生灭过程模型的边缘计算架构，将求解最优调度决策的过程建模为无限期平均成本马尔可夫决策过程。在使用贝尔曼方程分析问题的过程中，利用任务的生灭特性对未来的请求到达做出估计以判断当前决策对未来系统时延能耗成本的影响，进而辅助确定当前状态的最优决策，并结合任务相关性感知提出批处理任务调度控制算法。所提算法根据生灭状态信息对策略迭代的状态空间和决策空间进行剪枝以降低策略改进的复杂度，突破了策略迭代算法的复杂度瓶颈。仿真结果表明，所提算法相较于传统的策略迭代算法具有明显的低复杂度优势，且能在不同系统条件下保持低时延、能耗成本。
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