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A service cache-based dynamic collaborative task migration technology
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AI
DOI：10.1186/s13638-026-02623-8.png)
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摘要
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边缘网络中持续涌现的计算密集型和延迟敏感型服务推动了任务迁移技术的快速发展。然而，任务迁移面临显著的技术挑战，如复杂的应用场景和问题建模的高复杂性，尤其是在考虑用户移动性时。因此，提出了一种集成最优聚类策略和边缘预缓存的任务迁移框架，以确保在移动感知环境中的用户服务稳定性和连续性。首先，基于用户移动轨迹引入了动态合作集群和迁移预测半径的概念，然后提出了预迁移模型来确定迁移的时间和地点，重点关注两种任务场景：移动和过载。在最大可容忍延迟的约束下，推导出合作集群半径和目标服务器数量的极限值。最后，提出了一种以用户为中心的分布式多服务器合作聚类算法以及基于服务缓存的深度强化学习网络（Double Deep Q-learning Network），以有效解决最优聚类和服务缓存问题。实验结果表明，所提出的迁移选择算法与其他算法相比，迁移成本降低了16.46%，延迟减少了12.55%。
Keyword:
Mobile edge computing
Service cache
Dynamic collaborative cluster
Task migration
Deep reinforcement learning
期刊
J
IF:
0
论文数:
59
被引数:
0
机构
引用论文
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