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基于Boosting优先经验重放的协同计算卸载方法
贵州大学公共大数据国家重点实验室;
贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心;
贵州大学计算机科学与技术学院;
贵州大学贵州省软件工程及信息安全特色重点实验室
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黄毅
王文轩
崔允贺
陈意
郭春
申国伟
开通知网号
现有计算卸载方法没有考虑终端设备和边缘服务器的不同任务排队情况,导致计算卸载模型的时延估计存在偏差。更重要的是,现有基于强化学习的计算卸载方法通过计算时序差分(temporal difference, TD)误差进行经验重放,无法精确评估历史经验的重...
机 构:
贵州大学公共大数据国家重点实验室;
贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心;
贵州大学计算机科学与技术学院;
贵州大学贵州省软件工程及信息安全特色重点实验室;
领 域:
互联网技术;
自动化技术;
关键词:
计算卸载;
Boosting;
多智能体深度强化学习;
优先经验重放;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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计算机应用研究
2025年03期
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