深度强化学习在物联网边缘计算中的应用研究

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针对传统的物联网边缘计算方法存在计算成本过高,计算时间过长等问题,文中引入了深度强化学习技术,对物联网边缘计算方法进行优化。通过物联网拓扑结构设定物联网边缘计算周期,获取数据上传速度。设计边缘计算执行过程,提升边缘计算资源分配效率。引入深度强化学习技术中的CNN模型实现卷积计算,完成物联网边缘计算的资源分配。至此,实现了基于深度强化学习的物联网边缘计算优化。实验结果表明,设计法边缘计算方法具有较低的计算成本,计算时间也较短。说明在物联网边缘计算中融入深度强化学习技术可有效促进物联网技术的发展。
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