%0 Journal Article
%A 黄韬
%A 霍如
%A 汪硕
%A 薛宁
%A 曾诗钦
%T 基于DRL的MEC任务卸载与资源调度算法
%D 2019
%R 10.13190/j.jbupt.2019-155
%J 北京邮电大学学报
%P 64-69,104
%V 42
%N 6
%X 为提高多接入边缘计算（MEC）任务卸载效率，提出了一个任务卸载和异构资源调度的联合优化模型.考虑异构的通信资源和计算资源，联合最小化用户的设备能耗、任务执行时延和付费，并利用深度强化学习（DRL）算法对该模型求最优的任务卸载算法.仿真结果表明，该优化算法比银行家算法的设备能耗、时延和付费的综合指标提升了27.6%.
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2019-155