Dec, 2023
无线 MEC 网络中动态资源分配的安全深度强化学习
Secure Deep Reinforcement Learning for Dynamic Resource Allocation in Wireless MEC Networks
Xin Hao, Phee Lep Yeoh, Changyang She, Branka Vucetic, Yonghui Li
TL;DR本文提出了一个基于区块链安全的深度强化学习优化框架，用于分散的无线移动边缘计算网络中的数据管理和资源分配。我们设计了一种低延迟的基于声誉的股权证明共识协议，用于选择高可靠的区块链启用的基站，以安全存储移动边缘计算用户请求并防止数据篡改攻击。我们将移动边缘计算资源分配优化建模为一个约束的马尔可夫决策过程，以平衡最小处理延迟和拒绝服务概率。我们使用移动边缘计算汇总特征作为深度强化学习的输入，显著减少了剩余服务处理时间的高维输入。我们的设计的约束深度强化学习有效地获得适应动态拒绝服务要求的最佳资源分配。我们提供了大量的仿真结果和分析来验证我们的区块链安全的深度强化学习框架比基准区块链共识协议和移动边缘计算资源分配算法更具有更高的安全性、可靠性和资源利用率。