基于深度强化学习的移动边缘计算资源分配策略

边缘计算作为云计算技术的延伸，可通过增强边缘网络计算能力为用户提供低时延高质量服务。边缘计算中，需要将服务部署于资源受限的边缘服务器，并根据需求合理分配计算资源，以提高边缘服务器的资源利用率。因此，提出基于深度强化学习的服务资源分配方法，利用反正切函数两次映射建立计算资源分配函数，并基于真实数据集进行仿真实验。实验结果表明，该方法能够在保证低时延的情况下，合理分配计算资源。