基于深度强化学习的流媒体边缘云会话调度策略

来源：计算机工程杂志2019年第5期北京时间：

作者：徐西建,王子磊,奚宏生

单位：中国科学技术大学 自动化系,合肥 230027

摘要：在流媒体边缘云资源调度中,传统启发式方法或规划方法多数存在自适应性不足、时间复杂度高等问题。基于迁移代价、负载均衡等约束,提出一种流媒体边缘云会话调度策略。以流媒体边缘云系统的状态信息作为属性特征,结合深度学习与确定性策略进行梯度强化学习,以解决用户请求接入问题。实验结果表明,该策略具有较好的请求接入效果,且能够降低迁移代价,同时缩短了运行时间。

关键词：流媒体边缘云, 会话调度, 会话迁移, 深度学习, 强化学习, 确定性策略梯度

基金资助：国家自然科学基金(61673362);中央高校基本科研业务费专项资金(WK3500000002)。