摘要： 針對多終端、多邊緣服務器場景下異構工業(yè)任務的端邊協(xié)同處理問題,提出一種基于李雅普諾夫優(yōu)化和深度強化學習的多任務端邊遷移算法.首先,以聯(lián)合優(yōu)化任務遷移決策、遷移比例和傳輸功率為目標,充分考慮計算頻率、傳輸功率、長期能耗和任務截止期等約束,構建系統(tǒng)長期平均開銷最小化問題;由于問題中長期目標及約束中變量在不同時隙相互耦合,難以求解,基于李雅普諾夫優(yōu)化理論,將長期平均開銷最小化問題解耦... （共8頁）