【摘 要】
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新兴业务对强大计算能力、高容量、低时延和低能耗的需求,对网络性能提出了更高的要求。从移动边缘计算扩展到多接入边缘计算（Multi-Access Edge Computing,MEC）,MEC作为一种有效的分布式计算模式,通过将资源部署在网络边缘就近为用户提供计算卸载服务,能够有效地降低延迟,提升服务质量（Quality of Service,QoS）。然而随着用户设备的激增,当存在大量用户竞争有限
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新兴业务对强大计算能力、高容量、低时延和低能耗的需求,对网络性能提出了更高的要求。从移动边缘计算扩展到多接入边缘计算（Multi-Access Edge Computing,MEC）,MEC作为一种有效的分布式计算模式,通过将资源部署在网络边缘就近为用户提供计算卸载服务,能够有效地降低延迟,提升服务质量（Quality of Service,QoS）。然而随着用户设备的激增,当存在大量用户竞争有限的资源时,需要设计合理的计算卸载和资源分配策略以进一步提升MEC系统的性能。强化学习由于其特性天然适合于随机动态环境下的自动控制和决策问题,而深度强化学习更是综合了深度学习和强化学习的优势,使其非常适合于解决MEC计算卸载的相关问题。本文基于深度强化学习,从不同角度出发研究了 MEC系统的计算卸载和资源分配策略。论文内容总结如下:（1）针对基站的高能耗问题,研究了绿色能源供应模式下,MEC使能的超密集网络（Ultra-dense Networks,UDNs）中的卸载策略与资源分配的联合优化。优化目标设计为最小化系统计算代价,该代价由时延和能耗的加权和定义,以满足不同用户的任务需求。为求解该问题,提出了一种基于深度强化学习的集中式解决方案将原始问题分成两阶段求解。仿真结果表明,该方案在计算代价和用户超时率方面具有良好的性能,并能实现负载均衡。（2）针对异构服务并存,MEC整合边缘缓存形成了联合卸载策略、缓存策略和资源分配的多维优化问题,以使系统收益最大化。同时考虑复杂的动态场景,为满足MEC系统的实时性要求,提出了一种基于多智能体强化学习的分布式优化方案以降低求解复杂度。经过仿真验证,提出的方案在尽量保证异构用户公平性的同时,能够有效的提升用户任务成功率并降低用户时延。
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