无线供电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——源码。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
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利用Python代码重现了我们的DROO算法，旨在优化无线供电的移动边缘计算[1]。该算法接收随时间变化的无线信道增益作为输入，并据此生成二进制的卸载决策。具体而言，该项目包含以下几个方面：首先，呈现了基于实现的WPMEC的深度神经网络（DNN）结构，涵盖了训练模块和测试模块的设计。其次，着重于解决资源分配问题。所有相关数据均存储在指定的子目录中，包括data_#。mat文件，其中#代表用户编号{10, 20, 30}。为了验证DROO算法的有效性，提供了运行文件demo_on_off.py，该文件可用于设置系统参数并评估DROO在不同场景下的性能（例如，当WD权重交替时或某些WD随机打开/关闭时）。此外，引用了L. Huang, S. Bi和YJ Zhang的工作“用于无线移动边缘计算网络中在线计算”。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

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

优质

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。

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

优质

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。

MEC_DRL：应用于移动边缘计算的深度强化学习

优质

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

优质

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。

基于无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化：采用深度确定性策略梯度的方法

优质

本研究提出了一种创新方法，利用深度确定性策略梯度算法优化无人机辅助下的移动边缘计算环境中的任务卸载问题，旨在提高效率和性能。 TensorFlow 1.x 的代码已经适应了 TensorFlow 2.x 环境，并且实现了 DQN、DDPG 和 ACTOR-CRITIC 等强化学习算法的迁移方案。

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

优质

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。

MEC边缘计算源码——基于强化深度学习

优质

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。

在移动边缘计算中的计算卸载策略：采用改良拍卖模型的方法

优质

本文提出了一种基于改良拍卖模型的计算卸载策略，在移动边缘计算环境中优化任务分配与资源利用效率。随着移动互联网业务的快速发展，增强现实、虚拟现实及超清视频等手机应用逐渐普及，并且物联网（IoT）的应用也在不断涌现。然而，智能终端设备在计算能力和续航能力上的不足已经成为支撑这些新兴应用的主要瓶颈。为了解决这个问题，一种基于改进拍卖算法的计算卸载策略被提出，在多用户和多个移动边缘服务器的场景下实施这一策略时充分考虑了智能设备性能与服务器资源。该策略主要分为两个阶段：首先是在卸载决策阶段，通过综合考量任务大小、计算需求以及可用的服务器处理能力和网络带宽等因素来制定卸载依据；其次在任务调度阶段，则是基于改进后的拍卖算法模型，并结合时间需求和移动边缘计算（MEC）服务器性能进行优化。实验结果表明，这种新的计算卸载策略可以有效地缩短服务延迟，减少智能设备能耗并改善用户体验。

深度强化学习在动态计算卸载中的应用研究.pdf

优质

本文探讨了深度强化学习技术在优化移动设备中动态计算任务卸载策略的应用，旨在提升资源利用率和用户体验。在移动边缘计算环境中，为了减少执行延迟，可以将用户设备上的计算密集型任务卸载到网络边缘的服务器上进行处理。这种方法利用了深度强化学习来实现动态的计算资源分配与优化。通过这种方式，能够有效降低任务执行时延，并提高用户体验和系统效率。

BiJOR2_基于双层优化的边缘计算卸载算法_边缘计算_计算卸载

优质

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。