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精品--基于深度强化学习的部分
计算任务卸载
延迟优化.zip
精品--基于深度强化学习的部分
计算任务卸载
延迟优化
2024-02-05 23:31:06
4KB
1
算法复现丨多无人机辅助边缘
计算任务卸载
复现的论文文献地址https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.05.020,可自行下载文献阅读
2023-11-10 20:11:36
3KB
边缘计算
1
基于李雅普诺夫优化的移动边缘
计算任务卸载
策略研究.caj
基于李雅普诺夫优化的移动边缘
计算任务卸载
策略研究.caj
2022-10-25 20:26:03
2.48MB
文档
1
移动边缘
计算任务卸载
和资源分配管理研究_吴柳青.caj
移动边缘
计算任务卸载
和资源分配管理研究_吴柳青.caj
2021-08-11 19:06:55
2.63MB
移动边缘计算任务卸载和资源分配管
1
车辆间
计算任务卸载
算法与系统级仿真验证
随着自动驾驶技术和车联网的发展,越来越多的车辆将具备强大的计算能力,并通过无线网络实现互联。这些计算资源不仅能够应用于自动驾驶中,也可以提供广泛的边缘计算服务。针对车辆间的计算卸载场景,以最小化平均卸载时延为目标,提出了基于在线学习的分布式
计算任务卸载
算法。进一步搭建了系统级仿真平台,分别在真实的高速公路和城市街区道路环境下,评估了车辆密度、任务卸载份数对平均卸载时延的影响,为不同交通环境下的服务资源分配部署提供了参考。
2021-06-17 09:43:34
3.33MB
车联网
Veins
计算任务卸载
系统级仿真
1
基于边-端协同的任务卸载资源分配联合优化算法
为了解决移动终端资源有限的问题,提升任务处理效率,提出了基于边-端协同的任务卸载与资源分配算法,以任务完成总效益最大化为目标,以业务QoS保证和资源受限为约束,形成了基于李雅普诺夫理论的最优任务卸载资源分配问题,由于该问题是NP难问题,因此提出了解将其耦为采用KKT条件求解的信道资源分配问题和关于任务分配的0-1整数规划问题。与传统算法相比,所提算法的复杂度是O(mn),并提高了约20%的效益,降低了15%以上的时延。
2021-05-07 13:44:31
842KB
移动边缘计算
任务卸载
资源分配
李雅普诺夫理论
1
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