基于深度强化学习的流媒体边缘云会话调度策略

• 作者: 奚宏生 徐西建 王子磊
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 流媒体边缘云 会话调度 会话迁移 深度学习 强化学习 确定性策略梯度
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术及应用
• 页码范围: 237-242,248
• 页数: 7页
• 分类号: TP37
• 字数: 6060字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0050875

摘要

在流媒体边缘云资源调度中,传统启发式方法或规划方法多数存在自适应性不足、时间复杂度高等问题.基于迁移代价、负载均衡等约束,提出一种流媒体边缘云会话调度策略.以流媒体边缘云系统的状态信息作为属性特征,结合深度学习与确定性策略进行梯度强化学习,以解决用户请求接入问题.实验结果表明,该策略具有较好的请求接入效果,且能够降低迁移代价,同时缩短了运行时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	奚宏生	中国科学技术大学自动化系	143	1241	17.0	29.0
2	王子磊	中国科学技术大学自动化系	26	118	6.0	10.0
3	徐西建	中国科学技术大学自动化系	1	1	1.0	1.0