[发明专利]基于多智能体强化学习的移动边缘计算卸载方法有效
| 申请号： | 202011067955.0 | 申请日： | 2020-10-08 |
| 公开（公告）号： | CN112367353B | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 李轩衡;汪意迟;李慧瑶 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | H04L29/08 | 分类号： | H04L29/08;H04W28/08;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 温福雪;侯明远 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种基于多智能体强化学习的移动边缘计算卸载方法，属于边缘计算、无线网络领域，为“多用户‑多边缘节点”的复杂场景提供了一种智能的任务卸载方法。该方法采用多智能体强化学习算法，各用户设备在本地建立Actor和Critic深度学习网络，分别根据自己及其它设备的状态和动作进行动作选择和动作打分，综合考虑频谱资源、计算资源和能量资源，以优化任务延迟为目标制定卸载和资源分配策略。该方法不依赖网络具体模型，各设备能够通过“探索‑反馈”的学习过程自主智能地进行最优策略制定，且能够适应网络环境的动态变化。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 智能 强化 学习 移动 边缘 计算 卸载 方法 | ||
【主权项】：
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