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一种基于深度强化学习与概率性能感知的边缘计算环境多工作流卸载方法
一种基于深度强化学习与概率性能感知的边缘计算环境多工作流卸载方法
作者:
马堉银
郑万波
马勇
刘航
夏云霓
郭坤银
陈鹏
刘诚武
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
工作流调度
边缘计算
概率分布模型
强化学习
深度Q网络
摘要:
移动边缘计算是一种新兴的分布式和泛在计算模式,其将计算密集型和时延敏感型任务转移到附近的边缘服务器,有效缓解了移动终端资源不足的问题,显著减小了用户与计算处理节点之间的通信传输开销.然而,如果多个用户同时提出计算密集型任务请求,特别是流程化的工作流任务请求,边缘计算环境往往难以有效地进行响应,并会造成任务拥塞.另外,受任务负载、电力供给、通信能力的实时变化等不利因素的影响,边缘服务器本身的性能总是处于波动和变化中,从而为保证任务执行效能和用户感知服务效率带来了挑战.针对上述问题,文中提出了一种基于深度Q网络(DQN)与概率性能感知机制的边缘计算环境多工作流调度方法.首先对边缘云服务器的历史性能数据进行概率分析,然后利用获得的性能概率分布数据驱动DQN模型,不断迭代优化,生成多工作流的卸载策略.在实验验证环节,基于边缘服务器位置数据集、性能测试数据和多个科学工作流模板,在反映不同系统负载水平的多个场景下进行了模拟实验.实验结果表明,所提方法在多工作流执行效率方面明显优于传统方法.
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配电物联网
体系架构建模
边缘计算机制
强化学习算法
工程效能验证
边缘计算的物联网深度学习及任务卸载调度策略
边缘计算
物联网
深度学习
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文献信息
篇名
一种基于深度强化学习与概率性能感知的边缘计算环境多工作流卸载方法
来源期刊
计算机科学
学科
工学
关键词
工作流调度
边缘计算
概率分布模型
强化学习
深度Q网络
年,卷(期)
2021,(1)
所属期刊栏目
智能化边缘计算
研究方向
页码范围
40-48
页数
9页
分类号
TP301
字数
语种
中文
DOI
10.11896/jsjkx.200900195
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边缘计算
概率分布模型
强化学习
深度Q网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
主办单位:
重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-137X
CN:
50-1075/TP
开本:
大16开
出版地:
重庆市渝北区洪湖西路18号
邮发代号:
78-68
创刊时间:
1974
语种:
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
总被引数(次)
150664
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