基于强化学习的移动边缘计算资源分配方法.pdf
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1、2 0 2 4年1期2 0 7 2 0 2 4年第4 6卷第1期基于强化学习的移动边缘计算资源分配方法韩宏飞 袁 倩 王益军 徐 磊 徐肃涵作者简介:韩宏飞(2 0 0 1-),本科,研究方向为计算机。(淮阴工学院 江苏 淮安2 2 3 0 0 3)摘 要 当前的移动边缘计算资源分配结构多为单向形式,资源分配效率较低,导致资源分配比下降,文中设计了一种基于强化学习的移动边缘计算资源分配方法,并通过实验验证了其有效性。根据当前的测试需求,首先部署了资源采集节点,然后采用多阶的方式,提升整体的资源分配效率,构建多阶迁移资源分配结构,最后设计了移动边缘计算强化学习资源分配模型,采用动态化辅助协作处理
2、的方式来实现资源分配。测试结果表明,对于选定的5个测试周期,经过3个分配组的测定及比对,最终得出的资源分配比均可以达到5.5以上,这说明在强化学习技术的辅助下,文中设计的移动边缘计算资源分配方法更加灵活、多变,针对性较强,具有实际的应用价值。关键词:强化学习;移动边缘;边缘计算;资源分配;分配方法;资源整合中图分类号 T P 3 1 1.5R e s o u r c eA l l o c a t i o nM e t h o do fM o b i l eE d g eC o m p u t i n gB a s e do nR e i n f o r c e m e n tL e a r n
3、 i n gHAN H o n g f e i,YUANQ i a n,WAN GY i j u n,XUL e i a n dXUS u h a n(H u a i y i nI n s t i t u t eo fT e c h n o l o g y,H u a ia n,J i a n g s u2 2 3 0 0 3,C h i n a)A b s t r a c t T h ec u r r e n tm o b i l ee d g ec o m p u t i n gq u o t as t r u c t u r e i sm o s t l yo n e-w a yf o
4、r m,a n dt h eq u o t ae f f i c i e n c yi s l o w,r e s u l t i n g i nad e c r e a s e i nt h eq u o t ar a t i o.A m o b i l ee d g ec o m p u t i n gq u o t am e t h o db a s e do nr e i n f o r c e m e n t l e a r n i n gi sd e-s i g n e d i nt h i sp a p e r,a n d i t se f f e c t i v e n e s
5、 s i sv e r i f i e db ye x p e r i m e n t s.A c c o r d i n gt ot h ec u r r e n t t e s t i n gr e q u i r e m e n t s,t h er e s o u r c ea c q u i s i t i o nn o d e i s f i r s td e p l o y e d,a n dt h e nt h em u l t i-o r d e rm e t h o d i sa d o p t e dt o i m p r o v et h eo v e r a l lq
6、 u o t ae f f i-c i e n c ya n dc o n s t r u c t am u l t i-o r d e rm i g r a t i o nq u o t as t r u c t u r e.F i n a l l y,t h em o b i l ee d g ec o m p u t i n gr e i n f o r c e m e n t l e a r n i n gq u o t am o d e l i sd e s i g n e d,a n d t h ed y n a m i c a u x i l i a r yc o o p e r
7、 a t i v ep r o c e s s i n gm e t h o d i su s e d t o r e a l i z e t h eq u o t a.T h e t e s t r e-s u l t ss h o wt h a t f o r t h e s e l e c t e d 5 t e s t c y c l e s,a f t e r t h em e a s u r e m e n t a n d c o m p a r i s o no f 3a l l o c a t i o ng r o u p s,t h e f i n a l q u o t a
8、r a t i oc a nr e a c hm o r e t h a n5.5,i n d i c a t i n gt h a tw i t ht h ea s s i s t a n c eo f r e i n f o r c e m e n t l e a r n i n gt e c h n o l o g y,t h em o b i l ee d g ec o m p u t i n gq u o t am e t h o dd e s i g n e d i n t h i sp a p e r i sm o r e f l e x i b l e,c h a n g e
9、a b l e,a n dh i g h l y t a r g e t e d,a n dh a sp r a c t i c a l a p p l i-c a t i o nv a l u e.K e y w o r d s R e i n f o r c e m e n t l e a r n i n g,M o v i n ge d g e s,E d g ec o m p u t i n g,R e s o u r c ea l l o c a t i o n,D i s t r i b u t i o nm e t h o d,R e s o u r c ei n t e g r
10、 a t i o n0 引言移动边缘计算(ME C)在物联网、人工智能、云计算等技术的辅助下,已成为下一代网络的重要发展方 向1。在ME C系统中,计算资源有限,如何合理地分配计算资源至关重要。为此,本文对基于强化学习的移动边缘计算资源分配方法进行了设计与验证分析。强化学习是一种通过与环境进行交互来学习的机器学习方法,它可以解决具有复杂约束条件的优化问题2。将其与移动边缘计算资源分配工作进行融合设计,可以实现计算资源的优化分配,提高系统性能和用户满意度。此外,该方法通过建立一个多智能体强化学习模型,实现了计算资源的动态分配,以适应不同业务场景的需求。这种形式还可以扩大当前的资源分配覆盖范围,从
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