【摘 要】
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针对现有移动边缘计算（MEC）研究工作中终端资源利用不充分和终端状态信息难表征导致MEC系统整体利用率低的问题，本研究提出了一种基于状态信息聚合的边端协同卸载方法（SAEEC）。本研究首先定义了边缘-拉普拉斯矩阵（ELM）来对终端的状态信息进行高质量压缩表征，再借鉴联邦学习思想对压缩后的EML表征信息进行边缘状态聚合，最后将经过全局聚合的决策向量分发给各终端，由终端分布式做出调度决策。实验结果表明
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目（LY22F020006）；
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针对现有移动边缘计算（MEC）研究工作中终端资源利用不充分和终端状态信息难表征导致MEC系统整体利用率低的问题，本研究提出了一种基于状态信息聚合的边端协同卸载方法（SAEEC）。本研究首先定义了边缘-拉普拉斯矩阵（ELM）来对终端的状态信息进行高质量压缩表征，再借鉴联邦学习思想对压缩后的EML表征信息进行边缘状态聚合，最后将经过全局聚合的决策向量分发给各终端，由终端分布式做出调度决策。实验结果表明，SAEEC方法可以大幅降低状态信息表征与聚合成本，同时提高终端自主决策效率和MEC整体资源利用效能，与传统方法相比使MEC网络的平均成本下降20%以上。
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