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摘 要: 移動(dòng)邊緣計(jì)算的計(jì)算密集型任務(wù)多為工作流任務(wù),傳統(tǒng)方法在解決工作流任務(wù)卸載問題時(shí)很難充分考慮子任務(wù)之間的依賴關(guān)系,并且計(jì)算卸載算法性能不佳。為了解決以上問題,將工作流任務(wù)卸載問題建模為馬爾可夫決策過程下的最優(yōu)策略問題,構(gòu)建問題的狀態(tài)空間、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。以最小化工作流任務(wù)的任務(wù)完成時(shí)間和系統(tǒng)能耗為目標(biāo),提出一種融合注意力機(jī)制的基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(DRL)的工作流任務(wù)卸載算法(DWTOAA)。(剩余12593字)
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移動(dòng)邊緣計(jì)算中融合注意力機(jī)制的DRL工作流任務(wù)卸載算法
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