深强化学习在边缘计算中的应用是指利用深度强化学习算法来优化边缘计算环境下的决策和控制。边缘计算是一种在物理实体和工业连接之间提供就近服务的开放平台，其目标是实现更快的网络服务响应和满足实时业务、应用智能、安全与隐私保护等需求。而深度强化学习是一种通过强化学习和深度学习相结合的方法，让机器能够根据环境的反馈来自主地学习和优化决策。深度强化学习在边缘计算中的应用可以通过多智能体的联合学习来实现多通道访问和任务卸载。 具体来说，在边缘计算中，多个智能体可以通过深度强化学习算法进行协作学习，从而实现多通道访问和任务卸载。这个过程中涉及到网络模型、通信模型和计算模型。网络模型用于建模边缘计算网络结构，通信模型用于描述智能体之间的通讯方式，计算模型则包括本地计算和卸载计算两个方面[3.3.1][3.3.2]。通过深度强化学习算法，智能体可以学习到最优的通道选择和任务卸载策略，从而提高边缘计算的性能和效率。 在实际的应用中，关于深度强化学习在边缘计算中的研究还在不断进行中。研究人员通过设计不同的算法和模型，并结合实验验证，来探索深度强化学习在边缘计算环境下的性能和效果。同时，还需要对相关的预备知识和问题进行阐述，并设计合适的实验来评估算法的性能。 总之，深度强化学习在边缘计算中的应用可以通过多智能体的联合学习来实现多通道访问和任务卸载，从而优化边缘计算环境下的决策和控制。这种方法可以提高边缘计算的性能和效率，并满足实时业务、应用智能、安全与隐私保护等需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [深度学习学习笔记-论文研读4-基于深度强化学习的多用户边缘计算任务卸载调度与资源分配算法](https://blog.csdn.net/CSDNXXCQ/article/details/125588944)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [多智能体深度强化学习在移动边缘计算的联合多通道访问和任务卸载中的应用](https://blog.csdn.net/weixin_37726222/article/details/130030664)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]