采用BCQ算法優(yōu)化移動(dòng)邊緣計(jì)算任務(wù)卸載策略

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摘要：該文針對(duì)移動(dòng)邊緣計(jì)算中的任務(wù)卸載問(wèn)題，提出了BCQ（Batch Constrained Q-learning）算法，該算法是深度Q網(wǎng)絡(luò)（Deep Q-Network，DQN）的擴(kuò)展，其利用之前收集的數(shù)據(jù)離線(xiàn)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，然后將策略部署在移動(dòng)設(shè)備上，其能夠利用本地信息進(jìn)行實(shí)時(shí)決策。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法相較于專(zhuān)家數(shù)據(jù)具有明顯的優(yōu)越性。（剩余4695字）