移動邊緣計算中融合注意力機(jī)制的DRL工作流任務(wù)卸載算法

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摘 要： 移動邊緣計算的計算密集型任務(wù)多為工作流任務(wù)，傳統(tǒng)方法在解決工作流任務(wù)卸載問題時很難充分考慮子任務(wù)之間的依賴關(guān)系，并且計算卸載算法性能不佳。為了解決以上問題，將工作流任務(wù)卸載問題建模為馬爾可夫決策過程下的最優(yōu)策略問題，構(gòu)建問題的狀態(tài)空間、動作空間和獎勵函數(shù)。以最小化工作流任務(wù)的任務(wù)完成時間和系統(tǒng)能耗為目標(biāo)，提出一種融合注意力機(jī)制的基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）的工作流任務(wù)卸載算法（DWTOAA）。（剩余12593字）