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《移动边缘计算环境下基于深度强化学习的多目标任务卸载策略研究》篇一
一、引言
随着移动互联网和物联网的快速发展,移动设备产生了海量的数据和处理需求。为了满足这些需求,移动边缘计算(MEC)技术应运而生。MEC将计算任务从中心服务器卸载到网络边缘的设备上进行处理,从而降低了网络延迟和提高了用户体验。然而,多目标任务在卸载过程中面临着诸多挑战,如任务调度、资源分配和能量管理等。为了解决这些问题,本文提出了一种基于深度强化学习的多目标任务卸载策略。
二、背景与相关研究
移动边缘计算通过将计算任务从移动设备卸载到网络边缘的服务器上,可以有效地减轻移动设备的负担,提高处理速度和降低能耗。然而,随着任务复
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