基于雾计算的NB-IoT资源优化模型及仿真

• 作者: 郑忠斌 宋青青 熊增薪
• 来源期刊: 粘接
• 关键词: 雾服务器 NB-IoT 马尔科夫决策过程 目标函数 神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 数据信息与智能
• 页码范围: 87-90,95
• 页数: 5页
• 分类号: TN929.5|TP391.44
• 语种: 中文

摘要

针对雾计算的NB-IoT资源优化问题,结合雾计算的特点,将系统的资源优化看成是连续时间的马尔科夫决策过程问题,并给出相关的定义.在定义基础上,以平均时延和平均能耗作下的控制策略作为优化目标函数,引入神经网络的值函数近似算法对目标函数进行求解.最后,在参数设置的基础上,搭建仿真环境,并给出仿真对比结果.结果表明,本研究提出的求解算法得到的综合平均时延和能耗最低,说明本算法可行,具有一定借鉴参考价值.