【摘 要】
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移动边缘计算（MEC）系统中，因本地计算能力和电池能量不足，终端设备可以决定是否将延迟敏感性任务卸载到边缘节点中执行。针对卸载过程中用户任务随机产生且系统资源动态变化问题，提出了一种基于异步奖励的深度确定性策略梯度（Asynchronous Reward Deep Deterministic Policy Gradient,ARDDPG）算法。不同于传统独立任务资源分配采用顺序等待执行的策略，该算
【机 构】
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太原科技大学电子信息工程学院智能网新技术研究实验室
【基金项目】
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山西省回国留学人员科研资助项目（2020-126,2021-134,2021-135）； 山西省重点研发计划（201903D121023）； 山西省基础研究计划面上项目（20210302123206）；
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移动边缘计算（MEC）系统中，因本地计算能力和电池能量不足，终端设备可以决定是否将延迟敏感性任务卸载到边缘节点中执行。针对卸载过程中用户任务随机产生且系统资源动态变化问题，提出了一种基于异步奖励的深度确定性策略梯度（Asynchronous Reward Deep Deterministic Policy Gradient,ARDDPG）算法。不同于传统独立任务资源分配采用顺序等待执行的策略，该算法在任务产生的时隙即可执行资源分配，不必等待上一个任务执行完毕，以异步模式获取任务计算奖励。该算法在时延约束下联合优化了任务卸载决策、动态带宽分配和计算资源分配，并通过深度确定性策略梯度训练神经网络来探索最佳优化性能。仿真结果表明，与随机策略、基线策略和DQN算法相比，所提出的算法在不同时延约束和任务生成率下有效地降低了任务丢弃率和系统的时延和能耗。
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