Popularity-predictive two-timescale joint model caching, task offloading, and resource allocation for mobile edge computing

2026-09-28

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.comcom.2026.108682

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摘要

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• 双时间尺度框架联合优化缓存、卸载和分配。 • 基于TCN的流行度预测实现主动边缘模型缓存。 • MAPPO学习周期级缓存和槽级卸载决策。 • 凸优化高效处理连续资源分配。 • 仿真验证比代表性基线具有更低的延迟和能耗。

Keyword:

Mobile edge computing

Multi-agent reinforcement learning

Model caching

Task offloading

Resource allocation