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Joint Task Coding and Transfer Optimization for Edge Computing Power Networks
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PRE
AI
DOI：10.1109/TNSE.2025.3554100.png)
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摘要
En 中文
在万物互联（IoE）的指数级增长和人工智能的显著进步的推动下，基于深度学习的服务对计算资源的需求显著增加。现有的边缘计算范式难以应对计算需求的爆炸式增长。它们在联合优化任务协作的高传输负载和隐私问题方面也面临挑战，同时在复杂和动态的计算能力网络中未能高效利用计算资源。在本文中，我们研究了集成来自水平和垂直维度异构计算资源的边缘计算能力网络框架。我们提出了一个协作任务传输问题，通过联合优化任务编码、计算-任务关联以及节点间的协作传输计算策略，以最小化多个任务的总执行时间。为了解决所提出的问题，我们进行了深入的理论分析，并设计了一个两层多智能体优化算法。具体而言，我们将任务编码问题在内层重新表述为可求解的形式，并推导出任务编码比率的闭式表达式。随后，我们设计了一种自适应混合奖励基于多智能体深度强化学习算法，以解决单层奖励的稀疏性问题，同时确保高效和稳定的训练收敛。数值结果表明了我们提出算法的优越性。
Keyword:
Edge intelligence
computing power networks
task coding
multi-agent deep reinforcement learning
期刊
I
IF:
7.9
论文数:
2.6K
被引数:
10.0K
机构
引用论文
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