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基于无线供能和节点间合作的二进制计算卸载方案: 收藏
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引用; 《传感技术学报》2024年第6期37卷 1014-1024页; 作者：秦娥许方耀徐也淳池凯凯毛科技李卫锋何文秀浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310023 浙江工业大学公共管理学院浙江杭州310023 浙江华通云数据科技有限公司浙江杭州310030 浙江工业大学之江学院浙江绍兴312030; 针对性研究了无线供能下的移动边缘计算,其中计算节点能够自主执行计算任务或将其卸载给空闲节点或边缘服务器,以最大化节点的总计算速率(Sum Computing Rate,SCR)。首先,将SCR最大化问题建模为一个非凸问题,考虑到能量因果和任务因果...; 针对性研究了无线供能下的移动边缘计算,其中计算节点能够自主执行计算任务或将其卸载给空闲节点或边缘服务器,以最大化节点的总计算速率(Sum Computing Rate,SCR)。首先,将SCR最大化问题建模为一个非凸问题,考虑到能量因果和任务因果等约束。接着,提出了一个基于深度强化学习的解决方案,采用深度神经网络输出近似最优的二进制卸载决策。最后,设计了高效算法来解决在给定卸载决策下的子问题。该方案具备在线学习能力,具有快速收敛和低计算复杂度的特点,实现了近似最大SCR。; 来源：详细信息评论

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