PulseAugur
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实时 23:31:01
English(EN) Multi-Timescale Latent-Action DRL for Joint Optimization in Edge-Cloud Networks

新的深度强化学习框架优化边缘-云延迟

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的具有潜在动作空间的双时尺度多层深度强化学习框架，称为 2T-MDRL-LA，以应对边缘-云计算系统中的负载不平衡挑战。该框架旨在通过联合优化服务放置、计算委托和功率控制来最小化平均端到端延迟。通过将问题分解为长期系统配置和短期资源分配，并使用变分自编码器压缩动作空间，所提出的方法与现有方案相比，在延迟降低和资源利用率方面显示出显著的改进。 AI

影响 引入了一种新颖的深度强化学习框架，用于优化边缘-云网络的延迟，有望提高资源利用率和系统适应性。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Vo Phi Son, Van-Dinh Nguyen, Ngoc Hung Nguyen, Trinh Van Chien, Symeon Chatzinotas ·

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