北京手机网站建设公司排名,常州网站开发,汕头网站建设方案优化,资讯网站排版decima-sim 概述: 图神经网络强化学习处理多工作流 用的spark的仿真环境,mit的论文,价值很高,高被引:663仓库地址:https://github.com/hongzimao/decima-sim论文:https://web.mit.edu/decima/co…- decima-sim 
- 概述:
 图神经网络+强化学习处理多工作流
 用的spark的仿真环境,mit的论文,价值很高,高被引:663 - 仓库地址:https://github.com/hongzimao/decima-sim
 - 论文:https://web.mit.edu/decima/content/sigcomm-2019.pdf
 
  - Dependency-Aware-Computation-Offloading-for-Mobile-Edge-Computing-with-Edge-Cloud-Cooperation 
- 概述
 云边协同场景做工作流卸载,基于贪婪算法。CCF-A
 代码很完整,可以在真实环境做实验(其他大部分是仿真) - 仓库地址:https://github.com/Derfei/Dependency-Aware-Computation-Offloading-for-Mobile-Edge-Computing-with-Edge-Cloud-Cooperation
 - 论文:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9257019
 
  - metarl-offloading 
- 概述
 云边端协同做任务卸载和资源分配,基于强化学习(暂时没具体看论文)
 代码完整,SCI一区论文 - 仓库地址:https://github.com/linkpark/metarl-offloading
 - 论文:https://arxiv.org/abs/2008.02033
 
  - RLTaskOffloading 
- 概述
 云边端做工作流卸载,基于强化学习(加入s2s以适应不同的工作流),一个step就是一个episode(输入策略,直接输出奖励,只适用环境变化小的情况)
 代码完整,有完整实验代码,CCF-A,与metarl-offloading同一个人发布,所以代码相似 - 仓库地址:https://github.com/linkpark/RLTaskOffloading
 - 论文:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9627763
 
  - Multi-Agent Reinforcement Learning in NOMA-Aided UAV Networks for Cellular Offloading 
- 概述
 边端场景下做任务卸载,考虑移动性,基于强化学习
 SCI一区 - 仓库地址:https://github.com/Frost-Armor/Multi-Agent-Reinforcement-Learning-in-NOMA-Aided-UAV-Networks-for-Cellular-Offloading
 - 论文:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9520121
 
  - Joint task offloading and resource optimization in NOMA-based vehicular edge computing: A game-theoretic DRL approach 
- 概述
 NOMA-based车载边缘计算环境,边(BS)端(车辆)协同做任务卸载和资源分配
 SCI二区 - 仓库地址:https://github.com/neardws/Game-Theoretic-Deep-Reinforcement-Learning
 - 论文地址:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S138376212200265X
 
  - IGNITE 
- 概述
 数字孪生+车载边缘计算+任务卸载,基于强化学习
 代码还可以,没仔细看 - 仓库地址:https://github.com/NetworkCommunication/IGNITE
 - 论文:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10234624
 
  - daggen 
- 概述
 这个是工作流生成器,很多论文都适用 - 仓库地址:https://github.com/frs69wq/daggen