广西类脑计算与智能芯片重点实验室(BCIC)卢宝山老师团队在人工智能/边缘计算领域的国际学术期刊《Expert Systems with Applications》（中科院一区，JCR Q1）刊发了题为——《Energy saving computation offloading for dynamic CR-MEC systems with NOMA via decomposition based soft actor–critic》的最新研究成果。

论文简介                                                    

本文研究了动态认知无线电移动边缘计算（CR-MEC）系统中的节能计算卸载问题，采用了基于分解的软演员-评论家（Soft Actor-Critic, SAC）算法进行优化。研究者首先分析了在CR-MEC环境中，用户设备如何通过卸载计算任务到边缘服务器来节省能量。论文提出了一种新的框架，结合非正交多址接入（NOMA）技术，以提高系统的资源利用率和能效。通过建立数学模型，作者探讨了不同卸载策略对能耗和延迟的影响，并利用SAC算法进行策略优化。实验结果表明，该方法在动态环境下能够有效降低能耗，同时满足用户的服务质量需求。论文的研究为实现高效的边缘计算提供了新的思路，尤其是在无线通信和移动计算领域，具有重要的理论意义和实际应用价值。

图1 基于非正交多址接入（NOMA）的流量卸载与广义用户分组系统模型。

原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417424013216?via%3Dihub