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基于SDN的多址边缘计算中基于深度强化学习的资源分配和无缝切换( Deep reinforcement learning-based resource allocation and seamless handover in multi-access edge computing based on SDN )
Chunlin Li Yong Zhang Youlong Luo
随着多接入边缘计算环境中密集部署的接入设备，用户在移动时频繁切换接入设备，造成网络负载的不平衡和服务质量的下降。针对上述问题，提出了一种基于感知的无线接入点无缝切换方案。首先，提出了一种基于负载感知的无缝切换模型来解决网络负载不均衡的问题，其中无线接入点无缝切换算法用于计算权重最高的接入点，软件定义的网络控制器控制切换过程。提出了一种基于深度强化学习的通信和计算资源联合分配方法，以最小化终端能耗和系统时延。建立了基于终端能耗最小化的资源分配模型，并建立了系统时延。通过深度强化学习计算任务卸载决策的最优值和资源分配向量。实验结果表明，该方法可以降低网络负载和任务执行代价。
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