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基于机器学习的MEC随机任务迁移算法
被引量：
9
1
作者
孟浩
霍如
+2 位作者
郭倩影
黄韬
刘韵洁
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期25-30,共6页
针对移动边缘计算(MEC),提出了一种基于机器学习的随机任务迁移算法,通过将任务划分为可迁移组件和不可迁移组件,结合改进的Q学习和深度学习算法生成随机任务最优迁移策略,以最小化移动设备能耗与时延的加权和.仿真结果表明,该算法的时...
针对移动边缘计算(MEC),提出了一种基于机器学习的随机任务迁移算法,通过将任务划分为可迁移组件和不可迁移组件,结合改进的Q学习和深度学习算法生成随机任务最优迁移策略,以最小化移动设备能耗与时延的加权和.仿真结果表明,该算法的时延与能耗加权和与移动设备本地执行算法相比节约了38. 1%.
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关键词
移动边缘计算
随机
任务
迁移
机器学习
时延
移动设备能耗
原文传递
基于贝叶斯网络的MEC随机任务迁移算法
2
作者
薛宁
霍如
刘江
《信息通信技术》
2018年第5期9-15,共7页
文章提出一种基于贝叶斯网络的MEC随机任务迁移算法,通过将应用转换为包含多个子任务的有向图,利用子任务间的关联关系及贝叶斯网的联合概率来生成一组最小化移动设备能耗的策略。仿真结果表明,该算法相比移动设备本地执行算法在处理计...
文章提出一种基于贝叶斯网络的MEC随机任务迁移算法,通过将应用转换为包含多个子任务的有向图,利用子任务间的关联关系及贝叶斯网的联合概率来生成一组最小化移动设备能耗的策略。仿真结果表明,该算法相比移动设备本地执行算法在处理计算任务时节省能耗达28.7%。
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关键词
移动边缘计算
随机
任务
迁移
贝叶斯网络
移动设备能耗
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职称材料
题名
基于机器学习的MEC随机任务迁移算法
被引量：
9
1
作者
孟浩
霍如
郭倩影
黄韬
刘韵洁
机构
北京工业大学北京未来网络科技高精尖创新中心
北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室
出处
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期25-30,共6页
基金
北京市科技新星计划项目(Z151100000315078)
国家科技重大专项项目(2018ZX03001019-003)
国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2015AA015702)
文摘
针对移动边缘计算(MEC),提出了一种基于机器学习的随机任务迁移算法,通过将任务划分为可迁移组件和不可迁移组件,结合改进的Q学习和深度学习算法生成随机任务最优迁移策略,以最小化移动设备能耗与时延的加权和.仿真结果表明,该算法的时延与能耗加权和与移动设备本地执行算法相比节约了38. 1%.
关键词
移动边缘计算
随机
任务
迁移
机器学习
时延
移动设备能耗
Keywords
mobile-edge computing
stochastic task offloading
machine learning
delay
mobile device’s energy consumption
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
基于贝叶斯网络的MEC随机任务迁移算法
2
作者
薛宁
霍如
刘江
机构
北京工业大学北京未来网络科技高精尖创新中心
北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室
出处
《信息通信技术》
2018年第5期9-15,共7页
文摘
文章提出一种基于贝叶斯网络的MEC随机任务迁移算法,通过将应用转换为包含多个子任务的有向图,利用子任务间的关联关系及贝叶斯网的联合概率来生成一组最小化移动设备能耗的策略。仿真结果表明,该算法相比移动设备本地执行算法在处理计算任务时节省能耗达28.7%。
关键词
移动边缘计算
随机
任务
迁移
贝叶斯网络
移动设备能耗
Keywords
Mobile-Edge Computing
Stochastic Task Offoading
Bayesian Network
Mobile Device’s Energy Consumption
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
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1
基于机器学习的MEC随机任务迁移算法
孟浩
霍如
郭倩影
黄韬
刘韵洁
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
9
原文传递
2
基于贝叶斯网络的MEC随机任务迁移算法
薛宁
霍如
刘江
《信息通信技术》
2018
0
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职称材料
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