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關鍵詞：移動邊緣計算 隨機任務遷移 機器學習 時延 移動設備能耗 

摘要：針對移動邊緣計算(MEC),提出了一種基于機器學習的隨機任務遷移算法,通過將任務劃分為可遷移組件和不可遷移組件,結合改進的Q學習和深度學習算法生成隨機任務最優(yōu)遷移策略,以最小化移動設備能耗與時延的加權和.仿真結果表明,該算法的時延與能耗加權和與移動設備本地執(zhí)行算法相比節(jié)約了38. 1%.

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