基于异步奖励深度确定性策略梯度的边缘计算多任务资源联合优化

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摘要：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（asynchronousrewarddeepdeterministicpolicygradient，ARDDPG）算法。（剩余9858字）

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