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移动边缘计算已经成为一种很有前途的范例，以补充移动设备的计算和能源资源。在这种计算范式中，移动设备将其计 算任务卸载到附近的边缘服务器，这可能会降低它们的能量消耗和任务完成延迟。作为处理计算任务的交换，边缘服务器希望 获得一笔支付其运营成本并使其盈利的付款。不幸的是，现有的工作要么忽略向边缘服务器的支付，要么忽略任务处理延迟和 移动设备的能量消耗。为了弥补这一差距，我们提出了一个拍卖，将边缘服务器分配给移动设备，由一对深度神经网络执行。 我们提出的拍卖方法使边缘服务器的利润最大化，并满足移动设备的任务处理延迟和能量消耗约束。提议的深度神经网络还保 证了移动设备不会不公平地影响拍卖的结果。我们的广泛仿真表明，与随机拍卖相比，我们提出的拍卖机制使边缘服务器的利 润至少提高了50%，并满足了移动设备的任务处理延迟和能量消耗约束。
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