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在移动边缘计算(MEC)密集部署场景中,边缘服务器负载的不确定性容易造成边缘服务器过载,从而导致计算卸载过程中时延和能耗显著增加。针对该问题,该文提出一种多用户计算卸载优化模型和基于深度确定性策略梯度(DDPG)的计算卸载算法。首先,考虑时延和能耗的均衡优化建立效用函数,以最大化系统效用作为优化目标,将计算卸载问题转化为混合整数非线性规划问题。然后,针对该问题状态空间大、动作空间中离散和连续型变量共存,对DDPG深度强化学习算法进行离散化改进,基于此提出一种多用户计算卸载优化方法。最后,使用该方法求解非线性规划问题。仿真实验结果表明,与已有算法相比,所提方法能有效降低边缘服务器过载概率,并具有很好的稳定性。 相似文献
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基于段流行度的移动流媒体代理服务器缓存算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于段流行度的移动流媒体代理服务器缓存算法P2CAS2M2(proxy caching algorithm based on segment popularity for mobile streaming media),根据移动流媒体对象段的流行度,实现了代理服务器缓存的接纳和替换,使移动流媒体对象在代理服务器中缓存的数据量和其流行度成正比,并且根据客户平均访问时间动态决定该对象缓存窗口大小。仿真结果表明,对于代理服务器缓存大小的变化,P2CAS2M2比A2LS(adaptive and lazy segmentation algorithm)具有更好的适应性,在缓存空间相同的情况下,能够得到更大的被缓存流媒体对象的平均数,更小的被延迟的初始请求率,降低了启动延时,而字节命中率接近甚至超过A2LS。 相似文献
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基于3G网络三层数据库结构中GLR (Gateway Location Register)服务区远大于VLR (Visitor Location Register)服务区的情况,考虑被呼业务本地化(即本地移动用户呼叫本地移动用户的比例占总呼叫数的比例大),通过在GLR中设置缓存的方法,给出了一种新的呼叫建立机制。建立分析模型得到新机制的总代价函数和总时间延迟函数,并同基本呼叫建立机制以及2G网络基于VLR缓存的呼叫建立机制进行了对比分析,验证了新呼叫建立机制的优越性。 相似文献
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为满足用户分散的大规模视频流媒体应用需求,该文提出了一种基于多控制器集群缓存代理结构(Multi- controller based Cluster Streaming Cache Proxy, MCSCP),该体系由一组控制器构成控制子系统,由多个内容存储器构成分布式存储子系统。对控制子系统的关键问题进行了深入研究:采用图论思想给出控制器组的选取算法,设计了一种基于优先级的主控制器选举和在线切换协议(Priority based Master-controller Election and Handover, PMEH)。建立数学模型分析了多控制器体系对系统可靠性的改善程度,讨论了控制器选取算法的性能,研究了协议中报文发送间隔变量与系统开销的关系,并使用仿真实验给出了该参数的最佳取值范围。 相似文献
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