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算力网络通过网络协同云、边、端计算资源,突破单点算力的性能瓶颈,为智能化社会提供了算力支撑.算网融合逐渐成为新型信息通信网络技术发展的趋势.由于计算资源异构、网络负载动态,如何协同云、边、端计算资源,从而降低计算任务时延是算网融合下极具挑战性的问题之一.为简化问题,现有工作往往假设系统时间是离散的,并且只在时隙结束时进行计算卸载决策.但该假设会引入决策等待时间,增加了计算任务的整体时延.针对上述问题,提出一种算网融合下时间连续的计算任务卸载机制,在保证时间轴连续和协同多个边缘节点计算资源的前提下,以服务体验提升率为优化目标,对云、边、端间任务卸载问题进行建模,并设计了一种基于深度强化学习的任务卸载方法,从而更高效地利用算力网络计算资源.通过大量的仿真实验证明,与2种基线算法相比所提算法能够有效降低任务时延,提升服务体验. 相似文献
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为了解决全景视频服务中云服务器和边缘服务器的联合边缘缓存所面临的问题,优化边缘缓存机制,降低用户获取视频资源的时延,提出一种基于深度Q学习(DQN)算法的视频资源缓存策略生成方法。针对当前全景视频中存在的多比特率版本,考虑了边缘缓存内容和不同比特率版本间的转码时延,以节约总时间为目标,通过将问题建模为马尔可夫决策过程,结合模型中数据离散的特性,采用DQN算法训练模型,并在迭代过程中获得最优缓存策略。仿真结果表明,所提算法的收敛速度较快,具有最优的性能。此外,在约束条件发生变化时,用所提算法能自行调整边缘缓存策略,使其性能稳定提升,为全景视频边缘缓存机制提供了切实可行的方案。 相似文献
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在现场试验失效数据匮乏的新形势下,需对传统的可靠性评估方法做出变革。首先对当前无失效数据可靠性评估的相关内容进行研究;其次对煤矿机电设备的寿命分布类型进行界定,基于此建立基于贝叶斯估计的可靠性评估模型;最后是实证检验。实例表明,所建模型稳健性好,可作为煤矿企业运检、管理等层面的有效参考。 相似文献
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为弥补传统固定监控架设成本高、监控有死角等不足,设计一种基于S5PC100处理器,以WinCE6.0为软件平台的移动视频监控终端.ZC0301摄像头为采集设备,利用处理器内置编码器对原始视频进行H.264编码,通过支持IEEE802.11b/g协议的无线网卡或WCDMA模块将视频流发送至后台计算机,实现移动视频监控功能.实验表明该系统只占用有限的带宽,并能满足实际应用对高质量图像的需求. 相似文献
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