本發(fā)明公開了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無小區(qū)大規(guī)模MIMO下移動邊緣計(jì)算的分布式計(jì)算卸載方法，屬于移動邊緣計(jì)算領(lǐng)域，包括：設(shè)置CF?MEC訓(xùn)練環(huán)境；基于CF?MEC訓(xùn)練環(huán)境，使用M/M/1排隊(duì)論模型生成計(jì)算任務(wù)；在每個用戶設(shè)備上構(gòu)建深度Q網(wǎng)絡(luò)，利用計(jì)算任務(wù)對被分配到任務(wù)的用戶設(shè)備上的深度Q網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，直至貪婪策略的概率趨近于1，訓(xùn)練結(jié)束得到訓(xùn)練后的深度Q網(wǎng)絡(luò)；將待測數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練后的深度Q網(wǎng)絡(luò)中，使用戶設(shè)備對邊緣服務(wù)器進(jìn)行獨(dú)立計(jì)算卸載決策。該方法通過在每個用戶設(shè)備上部署訓(xùn)練好的深度Q網(wǎng)絡(luò)，用戶可以自行根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)信息進(jìn)行卸載決策，從而盡可能降低自身運(yùn)行計(jì)算密集型任務(wù)的時延，提高用戶體驗(yàn)。