部分可观测环境中基于图强化的任务卸载与资源分配方法

摘要

为了解决部分可观测环境中由于边缘服务器之间缺乏有效通信而导致的全局信息缺失问题，构建了基于图注意力机制的边缘服务器间沟通机制，将移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）系统构建为图结构，使边缘服务器之间可以通过图中的边进行消息传递，进而间接得到MEC系统的全局状态信息.同时引入双注意力机制，使边缘服务器更多关注对策略优化更有用的通信消息，加快模型收敛速度并提高算法性能.仿真实验结果表明，与基线算法相比，本文所提出的算法可以有效降低任务完成时延与能耗，同时具有收敛速度快的优点.

关键词

移动边缘计算 / 深度强化学习 / 任务卸载 / 资源分配 / 消息通信