一种能效优先的物联网任务协同迁移策略

• 作者: 乔冠华 周龙雨 张科 杨宁 郑其林
• 来源期刊: 物联网学报
• 学科: 工学
• 关键词: 物联网 边缘计算 增强学习 资源消耗 任务协同
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 理论与技术
• 页码范围: 64-71
• 页数: 8页
• 分类号: TN929.5
• 字数: 5528字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2019.00105

摘要

移动边缘计算通过在数据源端执行通信和计算操作,缩减了物联网业务的传输和处理时延.然而,针对大量的物联网设备连接数,海量碎片化的数据同时汇聚在边缘计算平台,会显著地增加前传链路的流量负载和边缘服务器的计算负荷.为了应对这一挑战,基于多样化的物联网应用需求,通过最优化设备传输的选择控制,设计了一种任务协同迁移策略,以实现时延约束下的系统最小能量消耗.在缺少信道状态完美先验信息的条件下,提出了一种基于深度增强学习的资源管理算法,以较低的复杂度获得了最优的任务卸载决策.仿真结果表明,与随机的传输选择策略相比,所提出的算法能够显著地降低系统的能量消耗,并且满足任务的服务时延.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宁	电子科技大学信息与通信工程学院	16	64	4.0	8.0
2	张科	电子科技大学信息与通信工程学院	8	55	4.0	7.0
3	乔冠华	电子科技大学信息与通信工程学院	2	2	1.0	1.0
4	周龙雨	电子科技大学信息与通信工程学院	1	0	0.0	0.0
5	郑其林	电子科技大学信息与通信工程学院	1	0	0.0	0.0