【摘 要】
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为了提高基于移动群智感知技术应用的性能,提出基于深度学习模型的层次化调度策略,利用边缘计算技术实现移动群智感知的任务调度和资源分配.首先设计了具有层次化结构群智感知框架以实现高效的资源分配.然后,考虑物联网节点位置和性能对服务质量的影响,提出了基于深度强化学习的策略来进行任务调度.最后,采用仿真实验评估本方法的有效性.由结果可知,本方法能够获得较高的奖励,其性能要优于现有的调度方法,说明本方法适用于动态的网络环境.
【机 构】
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安徽工商职业学院管理学院,安徽合肥231131
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为了提高基于移动群智感知技术应用的性能,提出基于深度学习模型的层次化调度策略,利用边缘计算技术实现移动群智感知的任务调度和资源分配.首先设计了具有层次化结构群智感知框架以实现高效的资源分配.然后,考虑物联网节点位置和性能对服务质量的影响,提出了基于深度强化学习的策略来进行任务调度.最后,采用仿真实验评估本方法的有效性.由结果可知,本方法能够获得较高的奖励,其性能要优于现有的调度方法,说明本方法适用于动态的网络环境.
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