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基于深度强化学习的DQN与基准P-Learning在边缘计算中计算卸载方法的综述

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简介：
本文综述了基于深度强化学习的DQN算法及基准P-Learning算法在边缘计算中的应用，重点探讨其在计算卸载方面的优势和挑战。 基于深度强化学习的DQN与基准P-Learning在边缘计算中的计算卸载方法总结。该研究探讨了这两种算法如何应用于优化边缘设备上的任务分配问题，并分析它们各自的优缺点以及适用场景。通过比较实验结果，可以更好地理解每种方法的有效性和效率，在实际应用中为选择合适的计算卸载策略提供参考依据。

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  • 基于深度强化学习的DQN与基准P-Learning在边缘计算中计算卸载方法的综述
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    本文综述了基于深度强化学习的DQN算法及基准P-Learning算法在边缘计算中的应用，重点探讨其在计算卸载方面的优势和挑战。 基于深度强化学习的DQN与基准P-Learning在边缘计算中的计算卸载方法总结。该研究探讨了这两种算法如何应用于优化边缘设备上的任务分配问题，并分析它们各自的优缺点以及适用场景。通过比较实验结果，可以更好地理解每种方法的有效性和效率，在实际应用中为选择合适的计算卸载策略提供参考依据。
     
  • 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。
     
  • BiJOR2_基于双层优化的边缘计算卸载算法_边缘计算_计算卸载
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    本文提出了一种基于双层优化的边缘计算卸载算法，旨在提高边缘计算环境下的任务执行效率和资源利用率，特别适用于移动设备中的计算密集型应用。 在协同移动边缘计算环境中提出了一种双层优化方法用于联合卸载决策和资源分配。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 关于深度学习在图像边缘检测中的算法综述.pdf
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    本文为一篇关于深度学习技术在图像边缘检测领域应用的综述性文章，总结了近年来该领域的研究成果和进展，并对比分析了不同算法的优劣。 本段落档对基于深度学习的图像边缘检测算法进行了综述。文章首先介绍了传统的边缘检测方法及其局限性，然后详细讨论了近年来利用卷积神经网络（CNN）等技术改进边缘检测性能的研究进展。此外，还探讨了几种典型的深度学习架构在不同应用场景中的表现，并分析了它们的优势和不足之处。最后，论文总结了一些未来研究的方向与挑战。
     
  • 基于DQN的车载边缘网络任务卸载与分配算法
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    本研究提出了一种基于深度Q学习(DQN)的创新算法，旨在优化车载边缘计算环境中的任务卸载和资源分配策略，以提升系统性能和效率。 为了实现车辆终端在执行用户任务时延、处理速率与能耗之间的最佳平衡关系，在车联网的边缘接入环境中，提出了一种基于深度 Q 网络（DQN）的任务分发卸载算法。首先采用层次分析法对不同车辆终端的计算任务进行优先级排序，并据此为每个计算任务处理速率分配不同的权重以建立模型；接着引入了基于深度Q网络的边缘计算方法，优化目标是最大化所有任务处理速率加权和来构建任务卸载模型；最后设计了一种基于 DQN 的自主最优任务卸载策略，旨在最大程度地提升长期效用。仿真结果显示，相比传统的 Q 学习算法，所提的新算法显著提升了任务执行效率。
     
  • 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。
     
  • 基于移动边缘计算的动态卸载算法
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    本研究提出了一种基于移动边缘计算环境下的动态任务卸载算法，旨在优化资源分配与能耗效率，提升用户体验。 边缘计算源代码是指在边缘设备或网络节点上运行的程序代码，用于处理数据并提供接近终端用户的服务。这种方法减少了延迟，并提高了系统的响应速度和效率。边缘计算通常适用于物联网（IoT）、自动驾驶汽车、智能城市等场景中，能够有效提升用户体验和服务质量。 重写后的段落没有包含任何联系方式或者链接地址： 边缘计算源代码是在靠近数据产生地的设备或网络节点上执行的程序代码，旨在处理信息并为终端用户提供服务。这种技术减少了延迟时间，并提高了系统响应速度和效率。通常应用于物联网、自动驾驶汽车以及智能城市等领域中，能够有效提升用户体验和服务质量。