基于深度强化学习的海洋移动边缘计算卸载方法

摘要

海洋信息系统网络节点之间的强异构特性为海洋移动边缘计算任务卸载优化带来了复杂高维度的限制条件,同时复杂多样化的海事应用会导致海洋网络局部区域出现计算任务的超负荷处理。为实现海洋网络节点计算任务的最佳卸载与资源优化,满足网络低时延、高可靠的应用服务需求,提出基于多尺度异构特征属性的海洋网络节点分层归类方法和基于深度强化学习的海洋移动边缘计算卸载方法。仿真结果表明,所提方法较传统方法能够在海洋信息系统下有效地降低网络节点的计算任务卸载时延,并且能够在大规模任务流下保持海洋网络的稳健性。