面向智慧城市的多依赖任务计算迁移研究

作     者：彭凯 刘培琛 许小龙 周星宇 PENG Kai;LIU Peichen;XU Xiaolong;ZHOU Xingyu

作者机构：华侨大学工学院福建泉州362021 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 

基　　金：国家自然科学基金(No.61902133) 泉州市科技计划项目(No.2020C050R) 中央高校基础研究基金(No.ZQN-817)资助 

出 版 物：《应用科学学报》 (Journal of Applied Sciences)

年 卷 期：2023年第41卷第3期

页      码：391-404页

摘      要：针对智慧城市的时延敏感型多依赖任务调度问题,提出了边缘计算赋能的智慧城市架构,并设计了一种计算迁移方法,以满足任务调度需求。首先建立了多依赖任务模型、任务的时延约束模型以及智慧城市服务器的负载约束模型。然后使用深度强化学习算法训练出可感知任务间依赖关系的智能体,以实时地进行计算迁移决策。一系列实验验证了该方法在时延、能耗优化方面的有效性。

主 题 词：智慧城市 计算迁移 时延敏感型任务 多依赖任务 深度强化学习 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.0255-8297.2023.03.003

馆 藏 号：203122199...