[发明专利]一种针对边缘网络下突发请求的强化学习调度方法及设备有效
| 申请号： | 201911016176.5 | 申请日： | 2019-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN110662238B | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 陈宁;张胜;钱柱中;陆桑璐 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | H04W24/02 | 分类号： | H04W24/02;H04W28/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 李淑静 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出一种针对边缘网络下突发请求的强化学习调度方法及设备，方法包括：建立系统模型，包括通信模型、请求模型和服务器模型；根据系统模型为调度突发请求建立目标函数，将调度突发请求转化为优化问题；采用强化学习求解优化问题，定义状态空间、动作空间和奖赏函数，建立强化学习模型；采用A3C算法训练强化学习模型直至收敛；将训练好的模型用于边缘网络的请求调度。该方法以多服务器协作的方式处理突发请求，相邻的边缘服务器相互协作，从而最大化在deadline之前完成的请求数量。通过将调度问题迁移成强化学习的决策问题，针对每个请求，只需将当前的状态输入到强化学习的actor网络，即可从输出的概率分布图中选择动作，达到快速决策的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 针对 边缘 网络 突发 请求 强化 学习 调度 方法 设备 | ||
【主权项】：
1.一种针对边缘网络下突发请求的强化学习调度方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、建立系统模型，包括通信模型、请求模型和服务器模型；/nS2、根据系统模型为调度突发请求建立目标函数，将调度突发请求转化为优化问题；/nS3、采用强化学习求解优化问题，定义状态空间、动作空间和奖赏函数，建立强化学习模型；/nS4、采用A3C算法训练强化学习模型直至收敛；/nS5、将训练好的强化学习模型用于边缘网络的请求调度。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京大学，未经南京大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201911016176.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
