基于深度强化学习的多目标边缘任务调度研究

针对深度强化学习在边缘计算环境下的多目标任务调度时存在优化效果差等问题，提出了一种新的基于改进的竞争深度双Q网络的多目标任务调度算法(IMTS-D3QN)。首先将深度双Q网络对目标中的最大操作分解为动作选择和动作评估，以消除过高估计；采用立即奖励经验样本分类方法，对经验样本按照重要性程度分类存储，训练时选取更多重要性程度高的经验样本，提高了实际样本的利用率，加快了神经网络的训练速度。然后，通过引入竞争网络结构对神经网络进行优化。最后，采用软更新方法提高算法的稳定性，并采用动态ε贪婪指数递减法寻找最优策略。通过不同线性加权组合得出帕累托最优解，达到响应时间和能耗最小化。实验结果表明，IMTS-D3QN算法与其他算法相比，在不同任务数下响应时间与能耗上具有明显的优化效果。

Research on multi-objective edge task scheduling based on deep reinforcement learning