potato的博客

本文提出了一种基于深度强化学习（DRL）的非正交多址接入（NOMA）辅助多任务多接入移动边缘计算（MA-MEC）方案，旨在降低无线设备完成任务的总能耗。研究涵盖静态与时变信道场景：静态场景下通过构建联合优化问题并采用分层算法求解以最小化能耗；时变场景下则设计DRL在线算法实现高效自适应学习。文章进一步探讨了多用户卸载、安全性、无人机辅助及激励机制等未来方向，分析了技术优势、潜在挑战及解决方案，并展望其在工业物联网、智能交通与应急救援等领域的广泛应用前景。

本文研究了基于非正交多址（NOMA）的高效多任务多接入计算卸载方案，通过静态与动态信道场景下的性能评估，验证了所提Top-Algorithm和DRL在线算法在能量消耗优化方面的有效性与准确性。实验结果表明，相较于传统FDMA方案，NOMA能显著提升频谱效率和卸载吞吐量，降低总能量消耗。同时，文章综述了MEC在架构设计、资源管理、能源效率、安全机制及深度学习应用等方面的研究进展，并探讨了区块链与联邦学习等未来发展方向，为构建高效、智能、安全的边缘计算系统提供了理论支持和技术路径。

本文提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的节能多任务多接入计算卸载算法，通过构建系统模型并建立总能耗最小化（TEM）问题，设计了分层优化算法以联合优化传输时长、卸载决策与计算资源分配。针对静态场景，采用子问题与顶层问题分解的方法，结合凸优化与对偶更新实现高效求解；对于时变信道条件，进一步提出基于深度强化学习（DRL）的在线算法，利用DNN近似最优传输持续时间，并引入额外采样机制提升解的精度。该框架在保证延迟与功率约束的同时显著降低设备能耗，且保护用户隐私，具备良好的实用性与扩展性。

本文综述了物联网与边缘计算环境下的计算卸载技术发展，从传统云计算的局限性引出移动边缘计算（MEC）的优势，并深入探讨了MEC在容量、延迟、动态环境和能耗方面的挑战。文章系统分析了基于优化技术、机器学习、强化学习及深度强化学习（DRL）的资源管理方法，比较了各类方法的优缺点。重点介绍了在多任务多接入场景下，结合NOMA技术的计算卸载方案，提出针对静态与动态信道场景的优化与DRL在线算法。最后，提出端到端DRL方法在联合优化、长期性能和训练稳定性方面的优势，并展望了多目标优化、复杂环境适应性和算法效率提升等未来

本文提出了一种基于深度强化学习（DRL）的延迟感知与节能优化方案，用于解决移动边缘计算（MEC）网络中的联合优化问题。通过将MEC网络建模为马尔可夫决策过程，采用DRL代理与环境交互，利用深度神经网络近似动作价值函数，并结合经验回放缓冲区、目标网络和奖励裁剪等技术提升训练稳定性与收敛性。该方法在任务完成数量、能耗控制和长期奖励方面显著优于传统算法和现有DRL模型，具备良好的灵活性和可扩展性，为MEC系统的智能资源管理提供了有效解决方案。

本文提出了一种基于深度强化学习（DRL）的延迟感知与节能计算卸载方法，旨在解决移动边缘计算（MEC）环境中任务调度的高效性与能源消耗之间的权衡问题。通过构建马尔可夫决策过程（MDP）模型，设计灵活的奖励函数，并采用DQN算法实现任务卸载决策与计算资源分配。结合数据预处理与经验回放机制，所提方法在满足任务截止时间的同时显著降低能耗。实验结果表明，该方法在任务完成率和能源效率方面均优于传统策略，为MEC系统中的智能资源管理提供了有效解决方案。

本文深入探讨了物联网设备在移动边缘计算环境下的节能卸载与频率缩放技术，重点分析了COFSEE算法在系统能耗和任务队列长度方面的综合优化性能。通过与传统任务调度算法（TS）的对比实验，验证了COFSEE在降低能耗和减少队列积压上的优势。文章还综述了MEC领域的研究进展及能量收集技术的应用现状，指出现有研究普遍忽略尾能耗的问题，并强调实际动态环境中算法设计的重要性。最后，提出了未来研究应关注不确定性因素适应性和更智能资源分配机制的发展方向。

COFSEE算法是一种面向物联网设备的节能计算卸载与频率缩放优化算法，通过动态调整任务分配决策和CPU频率，在保证系统稳定性的前提下平衡能量消耗与队列积压。该算法结合凸优化方法与实时系统状态反馈，理论分析证明其在平均能量消耗和队列长度方面具有性能上限，并可通过调节权衡参数V实现二者间的优化。实验表明，相较于RLE和RME等传统算法，COFSEE在能量消耗上分别降低约15%和38%，且能维持较小且稳定的队列长度，尽管执行时间略长但仍在可接受范围，展现出在移动边缘计算场景中的高效性与应用潜力。

本文提出了一种面向物联网设备的高效能卸载与频率缩放策略，通过建立系统模型、排队模型和能耗模型，构建了一个随机优化问题。为解决该问题，设计了COFSEE算法，结合Lyapunov优化技术实现能耗与队列积压的动态平衡。算法通过最优频率缩放、本地计算分配和MEC计算分配三个步骤，在保证任务延迟的前提下显著降低设备能耗。实验结果表明，该方法在智能交通、工业物联网和智能家居等场景中具有良好的应用前景和性能优势。

本文探讨了物联网设备在多用户系统中的高效能任务卸载与能耗优化问题，重点分析了移动边缘计算（MEC）环境下任务卸载的挑战与解决方案。针对传统移动云计算（MCC）存在的高延迟和高能耗问题，提出基于MEC的优化框架，并设计了无需先验信息的在线算法EEDOA和COFSEE算法，实现能耗与队列积压的动态平衡。通过Lyapunov优化和随机节能技术，有效应对任务到达与信道条件的不确定性。实验验证了算法在降低能耗、控制延迟方面的优越性能。文章还深入分析了无线信道条件、任务队列状态和CPU频率对卸载决策的影响，并展望了未来

本文围绕移动边缘计算（MEC）中的动态计算卸载能效问题展开研究，重点分析了EEDOA算法在不同参数下的性能表现，并与等分配算法（EA）和队列加权算法（QW）进行对比，验证其在降低传输能耗和队列长度方面的优势。同时，综述了基于Lyapunov优化、分布式在线优化及面向不同场景（如超密集网络、时变条件、绿色导向等）的任务卸载算法研究进展。最后指出当前研究在动态预测和多用户复杂性方面的局限性，并展望未来在精准预测、多用户协同优化和跨领域融合等方面的发展方向。

本文提出了一种面向移动边缘计算的高效节能动态计算卸载算法（EEDOA），旨在平衡物联网设备在任务卸载过程中的能量消耗与任务队列稳定性。通过构建系统模型，将问题建模为随机优化问题，并利用Lyapunov漂移-惩罚方法设计无需先验信息的在线算法。EEDOA通过调整权衡参数V，在保证队列稳定的前提下最小化长期平均能量消耗。理论分析表明该算法实现了[O(1/V), O(V)]的能量-队列权衡，时间复杂度为O(n)。实验结果验证了算法在降低传输能耗和灵活控制队列长度方面的优越性，相较于基准算法更具实用性，适用于大规模

本文探讨了在移动边缘计算（MEC）系统中，针对物联网（IoT）设备计算任务卸载的高效能动态策略。面对设备计算能力有限、电池容量受限以及无线信道动态变化等挑战，文章分析了静态与动态信道条件下的优化方案。提出了基于分层联合优化的静态策略和基于深度强化学习的动态在线算法，以在保证服务质量的同时，最小化传输能耗并避免任务积压。通过系统建模与算法设计，为复杂多变的物联网环境提供了可行的任务卸载解决方案。

本文综述了移动边缘计算（MEC）中的任务卸载技术，分析了计算卸载的三种模式：本地执行、完全卸载和部分卸载，并从最小化延迟、最小化能耗以及平衡延迟与能耗三个优化目标出发，总结了当前主流的研究策略。文章还系统梳理了计算卸载面临的主要挑战，包括任务生成的随机性、无线信道的动态不确定、能耗与延迟的权衡、资源利用率不足、设备与服务器异构性以及大规模搜索空间等问题。针对这些挑战，文中介绍了多种解决方案，如基于随机优化的EEDCO和COFSEE算法、深度强化学习方法以及NOMA技术的应用。最后，文章展望了未来研究方向，强

本文深入解析了移动云计算与边缘计算的关键技术，包括云小站模型、雾计算架构、移动边缘计算（MEC）及其应用。文章对比了不同计算模式的架构特点、优势与挑战，并探讨了计算卸载的决策机制与影响因素。同时，分析了数据安全与隐私保护问题，展望了技术融合、应用拓展及安全增强的未来发展趋势，全面呈现了边缘计算在智慧城市、智能医疗、智能电网等领域的广泛应用前景。

本文探讨了移动计算与边缘计算的发展背景、关键技术及面临的挑战。随着5G和物联网的兴起，移动设备对计算能力的需求激增，传统移动设备受限于硬件性能，难以独立处理复杂任务。移动云计算（MCC）通过将任务迁移到云端缓解了这一问题，但存在高延迟和网络拥塞风险。为此，移动边缘计算（MEC）应运而生，通过在网络边缘部署计算资源，显著降低延迟并提升用户体验。然而，MEC在资源分配、网络动态性、延迟控制和能耗方面仍面临挑战。文章分析了计算卸载的关键作用，并提出了动态卸载、频率缩放、多接入技术及深度强化学习等解决方案。最后展望