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基于雾计算的NB-IoT资源优化模型及仿真

         

摘要

针对雾计算的NB-IoT资源优化问题,结合雾计算的特点,将系统的资源优化看成是连续时间的马尔科夫决策过程问题,并给出相关的定义.在定义基础上,以平均时延和平均能耗作下的控制策略作为优化目标函数,引入神经网络的值函数近似算法对目标函数进行求解.最后,在参数设置的基础上,搭建仿真环境,并给出仿真对比结果.结果表明,本研究提出的求解算法得到的综合平均时延和能耗最低,说明本算法可行,具有一定借鉴参考价值.

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