采用BCQ算法優(yōu)化移動邊緣計算任務(wù)卸載策略

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摘要：該文針對移動邊緣計算中的任務(wù)卸載問題，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）的擴展，其利用之前收集的數(shù)據(jù)離線學(xué)習最優(yōu)策略，然后將策略部署在移動設(shè)備上，其能夠利用本地信息進行實時決策。實驗結(jié)果表明，該方法相較于專家數(shù)據(jù)具有明顯的優(yōu)越性。（剩余4695字）