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Deep Reinforcement Learning for Task Offloading in Mobile Edge Computing Systems
在移动边缘计算系统中,当大量移动设备将其任务卸载到边缘节点时,边缘节点可能具有高负载。那些被卸载的任务可能会经历巨大的处理延迟,甚至在截止日期到期时被丢弃。由于边缘节点的负载动态不确定,每个设备都很难以分散的方式确定其卸载决策(即是否卸载,以及应将任务卸载到哪个边缘节点)。在这项工作中,我们考虑不可分和延迟敏感的任务以及边缘负荷动态,并制定任务卸载问题,以尽量减少预期的长期成本。我们提出了一种基于
到底了







