모바일 엣지 컴퓨팅 서버에 애플리케이션을 배치하는 문제는 많은 서버, 사용자 및 요청을 포함하는 복잡한 과제입니다. 기존 알고리즘은 상당한 불확실성 시나리오가 있는 고차원 문제를 해결하는 데 오랜 시간이 걸립니다. 따라서 모든 기술적 제약 조건을 고려하면서 서비스 품질을 최대화할 수 있는 효율적인 접근 방식이 필요합니다. 이러한 접근 방식 중 하나는 기계 학습으로, 엣지 서버에서 애플리케이션 배치에 대한 최적의 솔루션을 모방합니다.
모바일 엣지 컴퓨팅 서버에 애플리케이션을 배치하는 문제는 많은 서버, 사용자 및 요청을 포함하는 복잡한 과제이다. 기존 알고리즘은 상당한 불확실성 시나리오가 있는 고차원 문제를 해결하는 데 오랜 시간이 걸린다. 따라서 모든 기술적 제약 조건을 고려하면서 서비스 품질을 최대화할 수 있는 효율적인 접근 방식이 필요하다. 이러한 접근 방식 중 하나는 기계 학습으로, 엣지 서버에서 애플리케이션 배치에 대한 최적의 솔루션을 모방한다.