[发明专利]一种基于深度强化学习的资源分配方法及装置有效
| 申请号： | 201911117328.0 | 申请日： | 2019-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN111444009B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 张海涛;郭彤宇;郭建立;黄瀚;何晨泽 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 马敬;赵元 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于深度强化学习的资源分配方法及装置，方法包括：确定用户的应用程序请求中包含的多种待分配资源的服务，以及各服务的分配优先级；确定当前边缘微云系统的状态参数，状态参数包括资源均衡度评估参数，响应延迟评估参数，以及每个微云中各个计算节点的资源剩余量；将状态参数输入预先训练完成的资源均衡优化模型，得到第一服务的第一目标计算节点；资源均衡优化模型是基于深度强化学习训练完成的，将第一服务部署于第一目标计算节点；更新状态参数，返回参数输入步骤，直到应用程序请求中包含的每种待分配资源的服务均完成资源分配。相比于传统的资源分配方法，既能够满足通信延迟需求，又能达到较高的资源利用均衡度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 资源 分配 方法 装置 | ||
【主权项】：
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