未来绿色移动云计算资源管理与新计算范式研究策略
1. 绿色移动云计算资源管理
1.1 雾环境下的任务调度
在雾环境中，Tuli 等人运用深度强化学习进行任务调度。他们将移动性因素纳入研究，考虑到服务资源和带宽需求的变化。采用基于策略梯度的强化学习方法（A3C）来加速学习过程。在其架构中，同时使用多个参与者 - 智能体，每个智能体都有自己的神经网络，并负责一组雾节点，从而实现网络的并行训练。智能体更新共享的全局参数，加速对更大状态 - 动作空间的探索。通过使用残差循环神经网络，可以从状态到动作进行函数近似，并在数据中找到模式以预测未来的工作负载。
1.2 移动雾计算中的服务调度方法
移动雾计算中的服务调度有多种方法。除了高效的能源使用和资源利用外，雾计算中的资源管理模块还需要考虑移动设备位置的变化，以便为计算分配最近的雾节点。同时，也在努力节省移动设备的电池，并适应移动雾计算中不断变化的资源和带宽需求。目前，雾资源管理的主要研究方法包括进化算法和强化学习。进化算法的主要挑战是快速收敛以做出快速卸载决策；而深度强化学习的主要挑战和未来研究方向在于定义动作和状态空间，以及如何有效地为移动雾计算服务时间敏感型任务。
1.3 对等技术与资源管理
对等架构允许在附近设备上查找和使用资源。这种技术可以显著降低数据传输时间，从而改善能源消耗。同时，它有助于提高原本闲置或未充分利用的计算资源的利用率，避免附近计算机的能源浪费，减少数据中心需要开启的主机数量，进而降低二氧化碳排放。在对等架构中，资源管理模块可以是集中式的，也可以分布在整个网络中。以下是对等环境中资源管理方法的总结：
| 方法 | 目标 | 出版物 |
