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Deep Reinforcement Learning for Performance-Aware Adaptive Resource Allocation in Mobile Edge ComputingAprendizaje profundo por refuerzo para asignación de recursos adaptativa consciente del rendimiento en la computación en el borde móvil.

Resumen

La informática en el borde móvil (MEC) permite proporcionar recursos informáticos relativamente abundantes en proximidad cercana a los usuarios móviles, lo que permite que los dispositivos móviles con recursos limitados descarguen cargas de trabajo a servidores en el borde cercano, reduciendo así en gran medida la demora de procesamiento de varias aplicaciones móviles y el consumo de energía de los dispositivos móviles. A pesar de sus ventajas, cuando un gran número de usuarios móviles descargan simultáneamente sus tareas de cálculo a un servidor en el borde, debido a los recursos limitados de cálculo y comunicación del servidor en el borde, una asignación ineficiente de recursos no aprovechará plenamente los recursos limitados y causará desperdicio de recursos, lo que resultará en un bajo rendimiento del sistema (la suma ponderada del número de tareas procesadas, el número de tareas penalizadas y el número de tareas abandonadas). Por lo tanto, es un problema desafiante asignar de manera efectiva los recursos de cómputo y comunicación

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