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
