移动边缘计算中的智能任务迁移技术:现状与展望

摘要：

与传统边缘计算相比,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术能更好地解决移动设备资源受限问题,因而备受关注.而移动场景的高动态性,又对MEC的任务调度能力提出了挑战.为了应对这种挑战,将人工智能技术与MEC技术相结合已经成为一种新的发展趋势.首先,介绍了MEC技术的发展背景,然后详细说明MEC中的任务迁移技术和研究现状,最后展望了MEC和人工智能技术融合的发展方向,并对结合了深度强化学习技术的MEC技术进行仿真.结果表明,结合了深度强化学习的MEC系统在服务时延以及系统容量性能上都有着较大提升.

关键词：移动边缘计算、任务迁移、人工智能、深度强化学习

所属期刊栏目：48

分类号：TN929.5

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;北京市自然科学基金;北京市自然科学基金;国家重点研发计划;江西省自然科学基金重点项目

在线出版日期：2022-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：804-811