针对具有依赖关系的计算密集型应用任务面临的卸载决策难题, 提出了一种基于优先级的深度
优先搜索调度策略. 考虑到用户能量受限和移动性, 构建了一种联合用户下行能量捕获和上行 …

为了提升移动边缘网络中系统的能量使用效率, 面向多任务, 多终端设备, 多边缘网关,
多边缘服务器共存网络架构的下行通信过程, 提出了一种基于双深度Q 学习(DDQL) 的通信 …

This article considers a multiple Node server and multiple user scenario and proposes a
joint user association and power allocation optimization scheme to minimize power …

在有限的网络边缘资源约束下, 考虑到业务的多样性和网络接入的异构性对任务卸载和计算资源
分配的影响, 在本地和服务器共同处理任务的背景下, 提出了一种异构网络场景下结合李雅普诺 …

为了扩大车载边缘网络的覆盖范围及其计算能力, 提出了一种适用于空天地融合车载网的计算
卸载架构. 考虑计算任务的时延和能耗约束, 以及空天地融合车载网的频谱, 计算和存储约束 …

为提高计算任务卸载的效率, 提出了一种基于D2D 通信, 移动边缘计算和云计算的分层任务卸载
框架, 并引入D2D 协作中继技术辅助用户接入远端计算资源. 针对所提任务卸载框架在多用户 …

现有的任务卸载策略通常在一个时隙内制定卸载决策, 没有考虑多个卸载时隙间的内在联系,
因此无法根据任务的实际需求进行卸载. 针对该问题, 提出了一种基于深度强化学习的任务二次 …

为了解决移动边缘计算网络中计算资源日益紧缺的问题, 设计了一种基于用户协作的边缘计算
资源分配机制, 充分利用用户之间的空闲计算资源, 有效提升系统整体的数据处理性能 …

为了应对未来网络中的海量数据请求, 避免热点区域内出现网络拥塞, 提出了一种异构网络中的
宏r 微双层边缘计算结构. 在双层边缘计算结构中, 移动用户可以选择将任务迁移至宏边缘或微 …

为了满足用户日益增长的计算密集型和时延敏感型服务需求, 同时最小化计算任务的处理成本,
在时延约束下, 该文针对超密集异构边缘计算网络, 构建了有关任务卸载, 无线资源管理 …