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摘要
物联网设备中大量未被充分利用的计算资源，正是移动边缘计算所需要的。一种基于设备对设备通信技术和无线充电技术的边缘卸载框架，可以最大化利用闲置物联网设备的计算资源，提升用户体验。在此基础上，可以建立物联网设备的D2D-MEC网络模型。在该模型中，主设备根据当前环境信息和估计的设备状态信息，选择向多个边缘设备卸载不同数量的任务，并应用无线充电技术提升传输的成功率和计算的稳定性。运用强化学习方法解决任务分配和资源分配的联合优化问题，也就是最小化计算延迟、能量消耗和任务丢弃损失，最大化边缘设备利用率和任务卸载比例的优化问题。除此之外，为了适应状态空间更大的情况，提高学习速度，提出了一种基于深度强化学习的卸载方案。基于以上理论和模型，使用数学推导计算出了D2D-MEC系统的最优解及性能上限。仿真实验证明了D2D-MEC卸载模型及其卸载策略的综合性能更好，更能充分利用物联网设备的计算资源。
- 出版日期2023
- 单位天津大学; 数学学院
