이 서한은 에너지 예산이 제한된 상황에서 IoT 디바이스(ID)가 기지국에 연산 집약적 작업을 오프로딩하는 능동 RIS(Reflective Intelligent Surface) 보조 모바일 엣지 컴퓨팅 시스템을 조사한다. ID들은 하이브리드 주파수 분할 및 비직교 다중접속(nonorthogonal multiple-access) 기법을 활용하여 쌍으로 통신한다. ID들의 합 연산 처리율(sum computation rate)을 최대화하기 위해 오프로딩 및 로컬 연산을 위한 에너지 할당, RIS 위상 천이, 수신 빔포밍을 함께 최적화한다. 비볼록(non-convex) 문제를 다루기 위해 근접정책최적화(proximal policy optimization) 알고리즘에 기반한 딥 강화학습 기법을 적용하여 안정적이고 효율적인 학습을 보장한다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 접근법이 벤치마크 방법에 비해 우수함을 보여준다.

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