【摘 要】
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在边缘计算网络中，针对边缘节点计算资源和存储空间有限的问题，提出了一种基于改进深度强化学习（DRL）的边缘计算服务卸载（ECSO）算法，以降低节点处理时延和提高服务性能。具体来说，将边缘节点服务卸载问题转化为资源受限的马尔可夫决策过程（MDP），由于边缘节点的请求状态转移概率难以精确预测，因此利用DRL算法来解决此问题；考虑到边缘节点执行缓存服务的状态动作空间过大，通过定义新的动作行为替代原有动作
【基金项目】
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国家自然科学基金（62101299,62162053）； 青海省自然科学基金（2020-ZJ-943Q）；
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在边缘计算网络中，针对边缘节点计算资源和存储空间有限的问题，提出了一种基于改进深度强化学习（DRL）的边缘计算服务卸载（ECSO）算法，以降低节点处理时延和提高服务性能。具体来说，将边缘节点服务卸载问题转化为资源受限的马尔可夫决策过程（MDP），由于边缘节点的请求状态转移概率难以精确预测，因此利用DRL算法来解决此问题；考虑到边缘节点执行缓存服务的状态动作空间过大，通过定义新的动作行为替代原有动作，并依据提出的动作筛选算法得到最优动作集合，以改进计算动作行为奖励值的过程，进而大幅度降低动作空间大小，提高算法训练的效率以及收益。仿真实验结果表明，对比原深度Q网络（DQN）算法、邻近策略优化（PPO）算法以及传统最流行算法（MP）算法，ECSO算法总奖励值分别提升了7%、12.6%和39.6%，边缘节点服务卸载时延分别降低了13%、18.8%和39.9%，验证了算法优化的有效性，有效提升了边缘计算服务卸载性能。
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