深度强化学习应用于移动边缘计算领域。

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简介：
一种基于深度强化学习的多用户移动边缘计算分散式计算分流策略：该方法旨在实现论文中提出的算法。为了便于您开始探索，建议您尝试运行提供的ipynb文件之一，例如test_save_model_multiple_t02_noBuf.ipynb。 “用于多用户移动边缘计算的分散式计算分流：一种深度强化学习方法” 提供了相关信息。如果您认为该研究对您的工作有所帮助，请参考提供的引用：@article {chen2018decentralized，title = {用于多用户移动边缘计算的分散式计算分流：一种深度强化学习方法}，作者= {Chen，Zhao和Wang，Xiaodong}，journal = {arXiv预印本arXiv：1812.07394}，年= {2018}} 如果您在使用过程中有任何疑问或需要进一步的协助，欢迎随时与我联系。

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客服

MEC_DRL：应用于移动边缘计算的深度强化学习

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简介：本文介绍了一种基于深度强化学习的算法——MEC_DRL，专门针对移动边缘计算环境中的任务调度问题。通过优化资源分配策略，该方法能够显著提高系统的效率和用户体验。本段落介绍了一种用于多用户移动边缘计算的分散式计算分流方法，并提出了一种深度强化学习算法来实现这一目标。如需体验论文中的算法，请尝试运行ipynb文件之一，例如test_save_model_multiple_t02_noBuf.ipynb。引用格式如下： @article {chen2018decentralized， title = {用于多用户移动边缘计算的分散式计算分流：一种深度强化学习方法}，作者= {Chen，Zhao和Wang，Xiaodong}，期刊 = {arXiv预印本 arXiv: 1812.07394}，年份 = {2018} } 如果您在研究中发现这种方法有用，请参考上述引用格式。如果有任何疑问或需要进一步的信息，请与作者联系。

MEC边缘计算源码——基于强化深度学习

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本项目致力于开发基于强化深度学习技术的MEC（多接入边缘计算）系统源代码，旨在优化移动网络中的数据处理效率与用户体验。 MEC边缘计算源码采用强化深度学习技术。

基于深度强化学习的移动边缘计算中的计算卸载调度方法

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本研究提出了一种基于深度强化学习的算法，旨在优化移动边缘计算环境下的计算任务卸载决策，有效提升资源利用率和用户体验。为了应对移动边缘计算环境中具有依赖关系的任务卸载决策问题，本段落提出了一种基于深度强化学习的调度方法，旨在最小化应用程序执行时间。该任务调度过程被建模为马尔可夫决策过程，并利用序列到序列深度神经网络来表示其调度策略。通过近端策略优化（PPO）技术对该模型进行训练以提升性能。实验结果表明，所提出的方法具有良好的收敛性，在各种环境下的表现均优于六种对比的基线算法，这证明了该方法的有效性和可靠性。

迁移学习在深度强化学习中的应用

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简介：本文探讨了迁移学习如何改善深度强化学习模型的表现，通过知识转移机制解决样本不足和泛化能力弱的问题。本段落综述了迁移学习在强化学习问题设置中的应用。RL已经成为解决序列决策问题的关键方法，并且随着其在各个领域的快速发展（如机器人技术和游戏），迁移学习成为通过利用外部专业知识来促进RL过程的一项重要技术。

DROO:基于深度强化学习的无线供电移动边缘计算网络中的在线计算卸载-源码

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本项目提出了一种名为DROO的算法，利用深度强化学习技术优化无线供电环境下的移动边缘计算任务调度。通过智能计算卸载策略，显著提高能效与系统吞吐量。项目包含完整代码实现及实验数据，为研究和开发提供有力支持。德鲁无线供电的移动边缘计算网络中的在线计算卸载采用深度强化学习方法，并使用Python代码实现我们的DROO算法以进行无线供电的移动边缘计算。该算法利用随时间变化的无线信道增益作为输入，生成二进制卸载决策。具体包括： - 基于实施WPMEC的神经网络（DNN）结构，涵盖训练和测试部分。 - 数据集存储在特定子目录中： - data_＃.mat：包含用户编号为10、20和30时的训练与测试数据集。运行文件包括： - demo_on_off.py: 当WD权重交替变化或随机开关状态改变时，用于评估DROO性能。这项工作的引用如下：L. Huang, S. Bi 和 YJ Zhang，“无线移动边缘计算网络中的在线计算卸载”，具体论文细节未详述。

推荐领域中深度学习的应用

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本文章综述了深度学习技术在各个领域的应用现状与发展趋势，重点探讨其在前沿科技中的革新作用。特别关注于深度学习如何推动行业进步并解决实际问题。当2012年Facebook推出定制化受众（CustomAudiences）功能后，“受众发现”这一概念开始大规模应用。“受众发现”的核心在于，即便你的企业已经积累了一定数量的客户，并且这些客户无论是否关注你或在Facebook上与你们互动，都可以通过Facebook广告系统触达到他们。具体来说，“受众发现”实现了无需手动选择用户标签（如基本信息、兴趣等），只需要上传一批现有客户的名单或者对特定群体感兴趣的人群列表即可。之后，CustomAudiences会根据这些信息自动定位并投放广告给目标人群。

华为KubeEdge在边缘计算领域的应用实践

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简介：本文介绍了华为公司在边缘计算领域中使用KubeEdge的技术实践，展示了如何利用该框架实现高效、可靠的边缘设备管理与应用部署。本段落介绍了Edge-cloud通信与执行环境的边缘基础设施（KubeEdge），将其视为云基础架构的一种扩展形式。该系统使边缘设备能够采用现有的云端服务及开发模型，并提供无缝连接于云端的能力。KubeEdge包含一个名为KubeBus的网络协议栈，分布式边缘元数据存储/同步服务以及应用程序编排功能。KubeBus设计有独立的OSI第2/3/4层协议实现，支持将云中的边缘节点和虚拟机联接为一个VPN，并提供不同租户间的多租户管理及通用的数据平面解决方案。运行于云端与边缘设备上的服务通过KubeBus进行通信，具备容错性和高可用性特性。

使用PyTorch的深度强化学习算法解决任务卸载与边缘计算问题

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本研究利用PyTorch框架开发深度强化学习算法，旨在优化移动设备的任务卸载及边缘计算策略，提升系统效率和用户体验。本段落介绍了基于多智能体深度强化学习的Actor-Critic算法在分布式制造系统中的任务卸载应用。该研究提供了可运行的PyTorch代码，并通过大规模数据集进行了仿真实验，验证了算法的有效性。代码经过多次调试，确保可以正常运行。

遥感领域中深度学习的应用综述

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本文为读者提供了遥感领域内深度学习技术应用的全面回顾与分析，涵盖了图像分类、目标检测及变化检测等关键方面。深度学习作为一项重大突破已被证明在许多领域非常强大。然而，我们是否应该将其视为解决所有问题的关键？还是说我们应该抵制这种黑箱解决方案？遥感社区中对此存在一些争议观点。本段落分析了深度学习在遥感数据分析中的挑战，并回顾了最近的进展，同时提供了资源使初学者更容易上手进行遥感领域的深度学习研究。更重要的是，我们鼓励遥感科学家将他们的专业知识融入到深度学习中，将其作为一种隐含的一般模式来应对气候变化和城市化等前所未有的大规模挑战。

关于5G与移动边缘计算(MEC)的学习记录

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本学习记录专注于探讨5G技术及其与移动边缘计算（MEC）的结合应用，分析两者如何协同提升网络性能和用户体验。移动边缘计算改变了4G系统中网络与业务分离的局面。通过在传统无线网络中增加MEC平台网元，将包含内容、服务及应用的业务平台下沉至移动网络边缘，为用户提供更高效的计算和数据存储服务。MEC平台的主要部署方式分为两类：宏基站场景下的部署以及小小区基站场景下的部署。对于宏基站场景而言，由于其覆盖范围较广且用户数量较多，并且宏基本身具备一定的计算与存储能力，因此在该场景下进行MEC的部署通常是在宏基站内部直接嵌入MEC平台。