计算机工程

作者：甘楠, 付晓东, 冯艳

单位：1. 昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南 昆明 6505002. 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室，云南 昆明 6505003. 云南省科学技术院，云南 昆明 650228

关键词：边缘计算,任务卸载,动态定价,上下文多臂赌博机,汤姆森采样

基金：国家自然科学基金(62362043); 云南省科技计划项目(202204BQ040010); 云南省科技计划项目(202102AD080002)

现有边缘计算动态定价算法普遍基于博弈论模型与拍卖机制提出。以最大化服务提供商总收益为优化目标，现有定价算法在事先获取用户效用信息方面面临一定的难度，并且多数拍卖机制在选取价格时倾向于局部最优而非全局最优。针对上述问题，提出一种基于上下文多臂赌博机(CMAB)的边缘计算任务卸载动态定价算法。首先，将边缘计算动态定价问题建模为CMAB模型；然后，设计一种基于汤姆森采样(TS)的任务卸载动态定价算法，运用贝叶斯后验来诱导服务提供商进行价格选取，通过每一轮的奖励收益更新对应参数，有效减少了动态定价过程中总收益的亏损值。最后，模拟真实的边缘环境进行实验，验证了定价算法的有效性。仿真实验结果表明，该定价算法在期望累积遗憾值与期望累积收益值方面都优于现有多臂赌博机(MAB)算法和定价算法。

来源：2025年第10期

《计算机工程》期刊编辑部

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