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移动边缘计算的相关算法-移动边缘计算中的算法设计

边缘计算 1周前 (04-11) 9

文章信息一览：

1、基于深度强化学习的无线移动边缘计算网络在线计算卸载(DROO)_百度...
2、移动边缘计算(资源卸载+车辆物联网+排队论+ADMM)20230818
3、滑动窗口边缘化
4、什么是深度确定性策略梯度(DDPG)
5、移动云边缘节点服务ens是什么意思?它有哪些作用?
6、最深的云网融合:多接入边缘计算(MEC)

基于深度强化学习的无线移动边缘计算网络在线计算卸载(DROO)_百度...

1、本文针对这一背景，提出一种基于深度强化学习的无线移动边缘计算网络在线计算卸载算法（DROO），以优化单个无线设备的任务卸载决策、无线电力传输与任务卸载传输时间的分配，以及多个设备之间的时间分配。研究中，我们构建了一个无线供电移动边缘计算系统模型，其中接入点负责向设备传输RF能量并接收计算卸载任务。

移动边缘计算(资源卸载+车辆物联网+排队论+ADMM)20230818

1、综上所述，移动边缘计算在车辆物联网中的应用，通过结合资源卸载、排队论和ADMM算法，实现了计算资源的高效利用、系统性能的提升以及复杂场景下的智能调度。

（图片来源网络，侵删）

滑动窗口边缘化

滑动窗口边缘化技术在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）领域中扮演着关键角色，特别是在后端优化阶段。本篇内容将深入探讨从高斯分布到信息矩阵的建立、舒尔补的应用、滑动窗口算法及其与FEJ（First-Estimate Jacobians）算法的整合。

在讨论SLAM滑动窗口算法中的边缘化步骤时，涉及到了高斯牛顿法的信息矩阵。首先，我们需要明确状态空间中随机变量的定义。

进行边缘化的原因是减少优化参数，以降低求解难度，同时确保滑窗内关键帧的相互约束关系，避免状态估计受IMU积分误差影响过大。边缘化过程中，滑动窗口中第1帧的Pose状态量边缘化会使H矩阵更稠密，关联的路标点也要一并边缘化。

（图片来源网络，侵删）

什么是深度确定性策略梯度(DDPG)

1、深度确定性策略梯度是一种强化学习算法，它将行动者——批评家框架与深度神经网络相结合，专门用于解决连续动作空间的问题。以下是关于DDPG的详细解释：核心框架：DDPG结合了行动者和批评家两个框架。

2、DDPG（深度确定性策略梯度）是一种强化学习算法，它将行动者——批评家框架与深度神经网络相结合，专门用于解决连续动作空间的问题。它被设计用来处理复杂环境下的高维状态和动作空间。在移动边缘计算中，DDPG算法可以用于优化无人机的轨迹规划和计算资源分配，以减少平均延迟。

3、DDPG（深度确定性策略梯度）是一种深度强化学习算法，特别针对连续动作空间问题设计。它在移动边缘计算中展现了优化无人机轨迹规划和计算资源分配的能力，以显著降低平均延迟。其核心是Actor-Critic架构，由一个生成动作的Actor网络和一个评估动作价值的Critic网络组成。

移动云边缘节点服务ens是什么意思?它有哪些作用?

边缘节点服务 ENS，简言之，是基于运营商边缘节点与网络架构，提供“融合、开放、联动、弹性”的分布式算力资源。以移动云的边缘智能服务平台 EISP 为例，它通过纳管移动的“4+N+31+X”节点或客户私有节点及边缘设备，为用户打造全面的“云边端”协同服务。

最深的云网融合:多接入边缘计算(MEC)

多接入边缘计算（Multi-access Edge Computing， MEC）在边缘计算的基础上，为应用程序开发者和内容提供商提供了云计算能力与IT服务环境，特别强调了超低时延、高带宽以及实时无线网络信息访问能力。4 为什么需要MEC MEC能够支持十亿级人口和千亿级设备的接入，提供广域网级别的移动性，满足多样化的需求。

mec是指MEC边缘云。MEC（Multi-access Edge Computing）边缘云在更靠近客户的移动网络边缘为新媒体行业带来全新的业务体验。5G+AR以媒体融合新技术，为全国两会报道带来新体验、新理念、新形式、新手段，为亿万观众呈现有温度、有新意、接地气两会报道。

多接入边缘计算（MEC）：将计算存储能力与服务向网络边缘迁移，支持本地化和分布式部署，提高业务需求响应速度。13）网络切片：端到端的逻辑子网，实现资源的高效共享和功能定制。14） 5G核心网：融合SDN、NFV等技术，支持网络功能的模块化和服务化，增强网络的灵活性和智能化。

多网络融合 5G融合多种接入技术，实现室内、室外网络协同，保障现网业务平滑过渡。13）多接入边缘计算（MEC）MEC将计算与服务向网络边缘迁移，实现业务本地化部署，提升网络智能化水平。14）网络切片基于SDN/NFV实现，提供端到端的逻辑子网，支持资源共享与隔离，满足不同业务需求。

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