[发明专利]一种基于深度强化学习的工业物联网图任务卸载方法及系统在审
| 申请号： | 202110923267.8 | 申请日： | 2021-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN113590229A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 韩瑜;李锦铭;古博;秦臻;张旭;姜善成;唐兆家 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F9/445 | 分类号： | G06F9/445;G06F9/48;G06F9/50 |
| 代理公司： | 深圳市创富知识产权代理有限公司 44367 | 代理人： | 高冰 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的工业物联网图任务卸载方法及系统，该方法包括：基于工业物联网中卸载任务场景构建移动边缘计算系统；基于移动边缘计算系统设定图任务卸载的优化目标，所述优化目标为最小化任务完成时间与数据交换消耗的权重之和；根据移动边缘计算系统中的环境状态和图任务卸载的优化目标，基于预构建深度Q网络进行强化学习，在动态时变环境下学习对计算密集型图任务进行卸载，得到最优动作。该系统包括：系统模型构建模块、优化目标设定模块和强化学习模块。通过使用本发明，能够制定在时变条件和有限资源下图形任务的卸载策略。本发明可广泛应用工业物联网领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 工业 联网 任务 卸载 方法 系统 | ||
【主权项】：
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