该项目聚焦于人工智能领域中的强化学习应用，具体是针对移动边缘计算（MEC）环境下的计算卸载和资源分配问题。MEC是一种新兴的无线通信技术，它将云计算能力下沉到网络边缘，为用户提供低延迟、高带宽的服务。在MEC环境中，智能设备可以将计算密集型任务卸载到附近的边缘服务器进行处理，从而减轻本地计算负担，提升能效。 强化学习是机器学习的一个分支，其核心思想是通过与环境的交互来优化决策策略。在这个项目中，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）被用作解决MEC的计算卸载和资源分配问题的方法。DRL结合了深度学习的特征表示能力和强化学习的决策制定能力，能够处理复杂的、高维度的状态空间。 在计算卸载方面，DRL算法需要决定哪些任务应该在本地执行，哪些任务应上传至MEC服务器。这涉及到对任务计算需求、网络状况、能耗等多种因素的综合考虑。通过不断地试错和学习，DRL代理会逐渐理解最优的策略，以最小化整体的延迟或能耗。 资源分配方面，DRL不仅要决定任务的执行位置，还要管理MEC服务器的计算资源和网络带宽。这包括动态调整服务器的计算单元分配、优化传输速率等。目标是最大化系统吞吐量、最小化用户等待时间或者平衡服务质量和能耗。 项目可能包含以下几个关键部分： 1. **环境模型**：构建一个模拟MEC环境的模型，包括设备状态、网络条件、计算资源等参数。 2. **DRL算法实现**：选择合适的DRL算法，如DQN（Deep Q-Network）、DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）、A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）等，并进行相应的网络结构设计。 3. **训练与策略更新**：训练DRL代理在环境中学习最优策略，不断更新网络权重。 4. **性能评估**：通过大量实验验证所提出的算法在不同场景下的性能，如计算效率、能耗、服务质量等。 5. **结果分析与优化**：分析训练结果，找出可能存在的问题，对算法进行迭代优化。 通过这个项目，你可以深入理解强化学习在解决实际问题中的应用，同时掌握深度学习与MEC领域的最新进展。对于想要从事AI和无线通信交叉领域的研究者或工程师来说，这是一个非常有价值的实践案例。。内容来源于网络分享，如有侵权请联系我删除。

tensorflow1.x完成，适应了tensorflow2.x环境，DQN，DDPG，ACTOR-CRITIC等等强化学习卸载方案

基于二进制粒子群算法（BPSO）的计算卸载策略求解matlab代码

基于遗传算法（GA）计算卸载策略的求解matlab代码

在区块链赋能的移动边缘计算（BMEC）系统中，针对各类新型计算任务并行性需求的差异，提出了一种基于异构计算的BMEC系统模型，通过调用异构计算架构中并行计算能力不同的处理器，实现区块链业务与用户业务的高效处理。通过综合考虑异构处理器调度、计算资源分配以及带宽资源分配，将通信及计算资源受限下的系统效用最大化问题建模为混合整数非线性问题。为了快速求解该问题，将所提模型进一步解耦为业务驱动的异构处理器调度问题和资源联合分配问题，并提出了基于拉格朗日对偶理论的联合优化算法。仿真结果表明，所提算法可以有效提升BMEC系统的系统效用。

智能城市、智慧工厂等对物联网设备（Internet of Things，IoT）的性能和连接性提出了挑战。边缘计算的出现弥补了这些能力受限的设备，通过将密集的计算任务从它们迁移到边缘节点（Edge Node，EN），物联网设备能够在节约更多能耗的同时，仍保持服务质量。计算卸载决策涉及协作和复杂的资源管理，应该根据动态工作负载和网络环境实时确定计算卸载决策。采用模拟实验的方法，通过在物联网设备和边缘节点上都部署深度强化学习代理来最大化长期效用，并引入联盟学习来分布式训练深度强化学习代理。首先构建支持边缘计算的物联网系统，IoT从EN处下载已有模型进行训练，密集型计算任务卸载至EN进行训练；IoT上传更新的参数至EN，EN聚合该参数与EN处的模型得到新的模型；云端可在EN处获得新的模型并聚合，IoT也可以从EN获得更新的参数应用在设备上。经过多次迭代，该IoT能获得接近集中式训练的性能，并且降低了物联网设备和边缘节点之间的传输成本，实验证实了决策方案和联盟学习在动态物联网环境中的有效性。

协同移动边缘计算中联合卸载决策和资源分配的双层优化方法

基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python) 基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python) 基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python) 基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python) 基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python) 基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python) 基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python) 基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python) 基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配(python)

边缘计算任务卸载与资源调度的算法，是论文的源代码，具有价值

德鲁 无线供电的移动边缘计算网络中在线计算卸载的深度强化学习 使用Python代码重现我们的DROO算法以进行无线供电的移动边缘计算[1]，该算法使用随时间变化的无线信道增益作为输入并生成二进制卸载决策。 这包括： ：基于实现的WPMEC的DNN结构，包括训练结构和测试结构。 ：基于。 ：基于实现。 ：解决资源分配问题 ：所有数据都存储在此子目录中，包括： data _＃。mat ：训练和测试数据集，其中＃= {10，20，30}是用户编号 ：针对DROO运行此文件，包括设置系统参数，基于 ：基于。 ：基于实现。 ：当WD的权重​​交替时，运行此文件以评估DROO的性能 demo_on_off.py ：当某些WD随机打开/关闭时，运行此文件以评估DROO的性能 引用这项工作 L. Huang，S。Bi和YJ Zhang，“用于无线移动边缘计算网络中在线计算