计算机工程

作者：张俊娜, 李天泽, 赵晓焱, 袁培燕

单位：1. 河南师范大学计算机与信息工程学院, 河南 新乡 4530072. 河南师范大学智慧商务与物联网技术河南省工程实验室, 河南 新乡 453007

关键词：边缘计算,任务卸载,资源分配,去中心化,优先级,深度Q网络

基金：中央高校基本科研业务费专项资金(2023JBZX007); 国家自然科学基金(62072159); 河南省科技攻关资助(232102211061); 河南省科技攻关资助(222102210011)

边缘计算(EC)可在网络边缘为用户提供低延迟、高响应的服务。因此, 资源利用率高、时延低的任务卸载策略成为研究的热门方向。但大部分现有的任务卸载研究是基于中心化的架构, 通过中心化设施制定卸载策略并进行资源调度, 容易受到单点故障的影响, 且会产生较多的能耗和较高的时延。针对以上问题, 提出一种基于深度Q网络(DQN)的去中心化优先级(DP-DQN) 卸载策略。首先, 设置通信矩阵模拟现实中边缘服务器有限的通信状态; 其次, 通过对任务设定优先级, 使任务可以在不同边缘服务器之间跳转, 保证各边缘服务器均可以自主制定卸载策略, 完成任务卸载的去中心化; 最后, 根据任务的跳转次数为任务分配更多的计算资源, 提高资源利用效率和优化效果。为了验证所提策略的有效性, 针对不同DQN下参数的收敛性能进行了研究对比, 实验结果表明, 在不同测试情景下, DP-DQN的性能均优于本地算法、完全贪婪算法和多目标任务卸载算法, 性能可提升约11%~19%。

来源：2024年第9期

《计算机工程》期刊编辑部

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