【摘 要】
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为充分发掘分布在不同位置上的雾节点的计算资源,任务卸载被寄予众望。在雾计算场景下,以尽可能减少任务卸载的长期成本为目标,试图寻找一个高效的在线任务卸载方法。为此,这
【机 构】
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中国科学院上海微系统与信息技术研究所,中国科学院大学,上海科技大学,中国科学院上海高等研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671436)资助
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为充分发掘分布在不同位置上的雾节点的计算资源,任务卸载被寄予众望。在雾计算场景下,以尽可能减少任务卸载的长期成本为目标,试图寻找一个高效的在线任务卸载方法。为此,这一问题被建模成一个随机规划问题,该问题中系统参数所对应的随机变量的期望会在未知时刻突变,系统参数相关信息只能在任务完成后的反馈中获得。基于非稳态多臂老虎机模型,提出一个高效的算法来解决这一具有挑战性的随机优化问题,给出理论分析证明该算法的渐进最优性。数值实验证明了该算法的优越性。
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