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service caching
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协作边缘计算系统中的联合服务缓存、通信和计算资源分配:基于深度强化学习的双时间尺度方法
通过多维资源的资源共享、服务缓存、深度强化学习等方面的联合优化,我们提出了一种协同多接入边缘计算(MEC)框架,旨在最大化长期的服务质量(QoS)并降低缓存切换成本。通过改进的遗传算法(GA)和基于长短期记忆网络的深度确定性策略梯度(LST
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a year ago
密集网络中移动边缘计算的联合服务缓存和任务卸载
本文提出了一种名为 OREO 的基于 Lyapunov 优化和 Gibbs 采样的在线算法,用于动态服务缓存和任务卸载,以应对 MEC 系统中的关键挑战,包括服务异构性、未知系统动态、空间需求耦合和分散协调,可有效降低终端用户的计算延迟并保
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6 years ago
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