基于epsilon-Greedy算法的信道选择方案

• 作者: 张孙烜
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 边缘计算 自我学习 信道选择
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 通信工程
• 页码范围: 79-80,83
• 页数: 3页
• 分类号: TN919.2
• 字数: 2771字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.06.027

摘要

5G时代下数据井喷带来了网络拥堵,本地算法以及云计算的集中式处理模式不足以满足大规模物联网环境的实时性要求.边缘计算模型中大数据需要通过信道卸载到边缘服务器上,通过对传统信道选择方式的研究可知:传统基站分配方式效率低下.通过epsilon-Greedy算法和随机算法的比较可得出:合理设定epsilon值,使探索与利用相结合可实现设备自我学习选择信道.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张孙烜	华北电力大学电气与电子工程学院	2	0	0.0	0.0