云边端环境下基于多智能体强化学习的动态抢占任务卸载
Dynamic preemptive task offloading based on multi-agent reinforcement learning in end-edge-cloud environments
桂林理工大学 a. 计算机科学与工程学院; b. 外国语学院, 广西 桂林 541006
摘要
针对移动边缘计算中边缘服务器排队、执行顺序及资源竞争易导致临近截止时间任务阻塞的问题，提出一种动态优先级抢占感知多智能体任务卸载方法。该方法构建云边端协同部分任务卸载模型，采用多智能体近端策略优化(Multi-Agent Proximal Policy Optimization，MAPPO)算法生成任务卸载比例；在边缘服务器侧，综合任务重要程度、任务规模和等待时延动态更新任务优先级，并基于时延裕量评估抢占必要性及被影响任务的后续处理方式。仿真实验结果表明，与4种基准算法相比，所提方法的响应时延降低2.98%～8.96%，任务成功率相对提高2.33%～13.72%。结果表明，该方法能够缓解边缘服务器队列阻塞，提高任务完成效率，并在不同系统规模下保持较好的性能稳定性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62262011)
广西重点研发项目(桂科AB25069300,桂科AB25069377)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.06.0163
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2027年第44卷 第2期
发布历史
[2026-10-21] 优先出版
引用本文
王乐乐, 谢晓兰, 黄倩. 云边端环境下基于多智能体强化学习的动态抢占任务卸载 [J]. 计算机应用研究, 2027, 44 (2). (2026-10-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.06.0163. (Wang Lele, Xie Xiaolan, Huang Qian. Dynamic preemptive task offloading based on multi-agent reinforcement learning in end-edge-cloud environments [J]. Application Research of Computers, 2027, 44 (2). (2026-10-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.06.0163. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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