一种基于强化学习的多次级用户移动边缘计算的方法

    公开(公告)号:CN109803292B

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN201811597091.6

    申请日:2018-12-26

    IPC分类号: H04W24/02 H04W72/04 H04W72/10

    摘要: 本发明公开了一种基于强化学习的多次级用户移动边缘计算的方法,该方法基于Dyna结构下优先级扫描方法,适用于频谱资源紧张,时延和能耗要求高的移动边缘计算无线通信环境,属于无线通信领域。该方法主要包括四个步骤:首先主级用户进行边缘服务器的选择;其次次级用户向控制中心提出占用边缘服务器申请;然后控制中心处理申请,并分配边缘服务器,次级用户进行部分计算卸载或完全本地计算;最后计算每个次级用户的效用性。该方法将强化学习应用于移动边缘计算无线通信网络,并结合Q学习的无模型和优先级扫描方法的择优更新的优势,在保证系统整体效用性能的同时,满足了各次级用户时延和能耗的需求,提高了资源的利用率。