基于Q-Learning的MEC多用户多信道的任务卸载研究

任晶秋; 王子贤

doi:10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.01.015

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (01) : 1 -7. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.01.015

基于Q-Learning的MEC多用户多信道的任务卸载研究

任晶秋, 王子贤

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摘要

为降低MEC(Mobile Edge Computing)系统的总开销，将所有设备的延迟和能量消耗的加权总和设定为优化目标，解决了多用户多信道移动边缘计算系统中的任务卸载问题。该方案能使多个用户设备通过无线信道将计算负荷重的任务卸载到MEC服务器上。并考虑到多个智能设备间在剩余能量方面的差异，引入能量因子用于衡量智能设备在能耗和时延之间的偏重。同时利用基于Q-learning算法的强化学习方案共同优化卸载决策、计算资源的分配以及无线信道的选择。仿真结果表明，该算法能有效降低任务处理的时延和能耗，容纳更多用户。