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基于深度強化學習的MEC計算卸載和資源分配研究

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基于深度強化學習的MEC計算卸載和資源分配研究
論文目錄
 
摘要第1-6頁
ABSTRACT第6-10頁
第一章 緒論第10-20頁
  1.1 引言第10-11頁
  1.2 研究背景及意義第11-14頁
  1.3 研究現狀第14-16頁
  1.4 主要研究內容第16-17頁
  1.5 論文結構安排第17-20頁
第二章 移動邊緣計算和深度強化學習相關技術和理論第20-32頁
  2.1 移動邊緣計算第20-25頁
    2.1.1 移動邊緣計算網絡架構第20-23頁
    2.1.2 移動邊緣計算中的任務卸載第23-25頁
  2.2 深度強化學習理論與技術第25-30頁
    2.2.1 深度學習第26-28頁
    2.2.2 強化學習第28-30頁
  2.3 本章小節第30-32頁
第三章 基于深度強化學習的單小區計算卸載第32-46頁
  3.1 引言第32頁
  3.2 系統模型與問題建模第32-36頁
    3.2.1 系統模型第33-35頁
    3.2.2 問題建模第35-36頁
  3.3 基于深度強化學習的計算卸載與資源分配第36-40頁
    3.3.1 深度學習架構第36-37頁
    3.3.2 強化學習構建與參數更新第37-40頁
  3.4 仿真結果第40-45頁
    3.4.1 仿真設置第41-42頁
    3.4.2 性能分析第42-45頁
  3.5 本章小節第45-46頁
第四章 基于深度強化學習的多小區計算卸載第46-60頁
  4.1 引言第46頁
  4.2 系統模型第46-50頁
    4.2.1 網絡與計算模型第47-49頁
    4.2.2 問題建模第49-50頁
  4.3 基于深度強化學習的聯合小區接入、計算卸載與資源分配第50-53頁
    4.3.1 深度學習網絡第50-51頁
    4.3.2 強化學習構建第51-53頁
  4.4 仿真結果第53-57頁
    4.4.1 仿真參數配置第54頁
    4.4.2 仿真結果第54-57頁
  4.5 本章小節第57-60頁
第五章 總結與展望第60-62頁
  5.1 工作總結第60頁
  5.2 未來展望第60-62頁
附錄第62-64頁
參考文獻第64-70頁
致謝第70-72頁
攻讀學位期間發表的學術論文目錄第72頁

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