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边缘计算中协作计算卸载与动态任务调度

Cooperative Computation Offloading and Dynamic Task Scheduling in Edge Computing

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在边缘计算场景中,通过将部分待执行任务卸载到边缘服务器执行能够达到降低移动设备的负载、提升移动应用性能和减少设备开销的目的.对于时延敏感任务,只有在截止期限内完成才具有实际意义.但是边缘服务器的资源往往有限,当同时接收来自多个设备的数据传输及处理任务时,可能造成任务长时间的排队等待,导致部分任务因超时而执行失败,因此无法兼顾多个设备的性能目标.鉴于此,在计算卸载的基础上优化边缘服务器端的任务调度顺序.一方面,将时延感知的任务调度建模为一个长期优化问题,并使用基于组合多臂赌博机的在线学习方法动态调整服务器的调度顺序.另一方面,由于不同的任务执行顺序会改变任务卸载性能提升程度,因而影响任务卸载决策的有效性.为了增加卸载策略的鲁棒性,采用了带有扰动回报的深度Q学习方法决定任务执行位置.仿真算例证明了该策略可在平衡多个用户目标的同时减少系统的整体开销.

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张斐斐、葛季栋、李忠金、黄子峰、张胜、陈兴国、骆斌

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计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学),江苏南京 210023

杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州 310018

清华大学计算机科学与技术系,北京 100084

南京大学计算机科学与技术系,江苏南京 210023

南京邮电大学计算机学院,江苏南京 210046

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任务卸载 任务调度 截止期限 边缘计算 强化学习

国家重点研发计划国家自然科学基金江苏省自然科学基金浙江省自然科学基金

2022YFF071140462276142BK20201250LY22F020021

2023

10.13328/j.cnki.jos.006797

软件学报
中国科学院软件研究所,中国计算机学会

软件学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：2.833
ISSN：1000-9825
年,卷(期)：2023.34(12)
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