【论文解析】Fast Adaptive Task Offloading in Edge Computing Based on Meta Reinforcement Learning基于元强化学习的边缘计算快速自适应任务卸载
基于元强化学习的边缘计算快速自适应任务卸载摘要：多接入边缘计算(multi -access edge computing, MEC)旨在将云服务扩展到网络边缘，以减少网络流量和业务延迟。如何有效地将移动应用的异构任务从用户设备(UE)转移到MEC主机是移动应用的一个基本问题。最近，许多基于深度强化学习(DRL)的方法被提出，通过与由UE、无线信道和MEC主机组成的MEC环境交互来学习卸载策略。但是这些方法对新环境的适应性较弱，因为它们的样本效率较低，并且需要进行充分的再训练来学习针对新环境更新的
