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本资源为基于深度强化学习和边缘计算的通信领域资源分配与任务卸载的研究，其中包含对应文章的PDF版本和用于仿真的基于pytorch编写的多智能体DRL算法代码。该代码基于Actor-Critic网络和DDPG算法，用于实现资源的优化分配和任务的卸载。此外，资源还包含大量数据集，可供多次调试和实测运行。

这篇文章介绍了一个基于pytorch编写的深度强化学习算法，用于解决任务卸载和边缘计算问题。文章中包含了一个可运行的代码实现，并对该算法进行了多次调试和实测验证。此外，资源中还包含了一篇相关的PDF文章，供读者参考。该算法还可以适用于大规模数据集的仿真实验，它采用了多智能体深度强化学习Actor-C