【摘 要】
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随着人工智能和无线通信的快速发展,以图像识别、自然语言处理、虚拟现实等为代表的新兴智能应用受到广泛的关注。然而当前的用户设备受到计算资源和能源资源的限制,难以满足这些应用的性能需求。从移动边缘计算（Mobile Edge Computing）发展到多接入边缘计算（Multi-access Edge Computing,MEC）,MEC技术通过在靠近终端侧部署计算、存储等资源的方式可以快速响应用户的
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随着人工智能和无线通信的快速发展,以图像识别、自然语言处理、虚拟现实等为代表的新兴智能应用受到广泛的关注。然而当前的用户设备受到计算资源和能源资源的限制,难以满足这些应用的性能需求。从移动边缘计算（Mobile Edge Computing）发展到多接入边缘计算（Multi-access Edge Computing,MEC）,MEC技术通过在靠近终端侧部署计算、存储等资源的方式可以快速响应用户的服务请求,有效降低任务处理时延,提升用户服务体验。计算卸载策略是边缘计算技术的核心组件,设计合适的计算卸载策略能够有效提升网络性能和用户体验。现有的计算卸载策略主要考虑对单个计算任务,单个性能目标的优化,忽略了异构系统中多任务之间的协作关系以及用户之间存在差异化性能需求的问题。深度强化学习具备在动态环境中边交互边学习的特点,适用于求解边缘异构网络中环境动态变化的计算卸载决策问题。本文基于深度强化学习,从不同场景出发,研究了边缘异构网络中的多任务卸载决策问题,主要研究内容总结如下。（1）针对多接入多任务的边-端混合计算卸载场景,提出一种基于深度强化学习的多任务混合卸载策略。对多个计算任务进行全局卸载决策,将其卸载到边缘计算服务器和邻近空闲终端,对长期系统总时延进行优化。同时,利用循环神经网络提取任务和网络状态的特征信息,提高了多任务混合卸载模型的收敛速度和稳定性。仿真结果表明,所提算法可以有效地降低长期系统总时延和终端能耗。（2）在研究内容一的基础上,进一步考虑云-边-端异构网络中不同用户存在差异化优化目标的场景,提出一种基于多智能体深度强化学习的多目标计算卸载优化策略。设计两个强化学习智能体分别为一组时延敏感型任务和能耗敏感型任务进行全局卸载决策,将任务卸载至云计算中心、边缘服务器或邻近空闲终端,对用户差异化的性能需求进行优化。仿真结果表明,所提算法能够满足不同用户之间的差异化性能需求,与时延能耗加权协同优化算法相比具备更好的性能表现。综上,本文针对不同的边缘异构网络场景,根据不同的优化目标分别设计了相应的计算卸载决策算法,对于构建低时延、低能耗、高性能的移动通信网络具有重要的现实意义。
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