1. decima-sim
   • 概述：
     图神经网络+强化学习处理多工作流
     用的spark的仿真环境，mit的论文，价值很高，高被引：663
   • 仓库地址：https://github.com/hongzimao/decima-sim
   • 论文：https://web.mit.edu/decima/content/sigcomm-2019.pdf
2. Dependency-Aware-Computation-Offloading-for-Mobile-Edge-Computing-with-Edge-Cloud-Cooperation
   • 概述
     云边协同场景做工作流卸载，基于贪婪算法。CCF-A
     代码很完整，可以在真实环境做实验（其他大部分是仿真）
   • 仓库地址：https://github.com/Derfei/Dependency-Aware-Computation-Offloading-for-Mobile-Edge-Computing-with-Edge-Cloud-Cooperation
   • 论文：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9257019
3. metarl-offloading
   • 概述
     云边端协同做任务卸载和资源分配，基于强化学习（暂时没具体看论文）
     代码完整，SCI一区论文
   • 仓库地址：https://github.com/linkpark/metarl-offloading
   • 论文：https://arxiv.org/abs/2008.02033
4. RLTaskOffloading
   • 概述
     云边端做工作流卸载，基于强化学习（加入s2s以适应不同的工作流），一个step就是一个episode（输入策略，直接输出奖励，只适用环境变化小的情况）
     代码完整，有完整实验代码，CCF-A，与metarl-offloading同一个人发布，所以代码相似
   • 仓库地址：https://github.com/linkpark/RLTaskOffloading
   • 论文：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9627763
5. Multi-Agent Reinforcement Learning in NOMA-Aided UAV Networks for Cellular Offloading
   • 概述
     边端场景下做任务卸载，考虑移动性，基于强化学习
     SCI一区
   • 仓库地址：https://github.com/Frost-Armor/Multi-Agent-Reinforcement-Learning-in-NOMA-Aided-UAV-Networks-for-Cellular-Offloading
   • 论文：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9520121
6. Joint task offloading and resource optimization in NOMA-based vehicular edge computing: A game-theoretic DRL approach
   • 概述
     NOMA-based车载边缘计算环境，边（BS）端（车辆）协同做任务卸载和资源分配
     SCI二区
   • 仓库地址：https://github.com/neardws/Game-Theoretic-Deep-Reinforcement-Learning
   • 论文地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S138376212200265X
7. IGNITE
   • 概述
     数字孪生+车载边缘计算+任务卸载，基于强化学习
     代码还可以，没仔细看
   • 仓库地址：https://github.com/NetworkCommunication/IGNITE
   • 论文：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10234624
8. daggen
   • 概述
     这个是工作流生成器，很多论文都适用
   • 仓库地址：https://github.com/frs69wq/daggen