[发明专利]一种基于双延迟深度确定性策略梯度的智能计算迁移方法在审
| 申请号： | 202111145230.3 | 申请日： | 2021-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN113835894A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 陈思光;汤蓓;缪逸峰 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于双延迟深度确定性策略梯度的智能计算迁移方法，基于迁移决策、带宽资源分配及传输功率调节的联合考量，构建了一个最小化所有计算任务总能耗的优化问题，能够综合考虑差异化最大容忍延迟和终端电压动态可调，进一步提升系统节能效果，更加贴合动态变化的复杂网络场景；基于Actor‑Critic架构，引入连续变量离散化运算，从而求得计算迁移决策这一离散动作集合，保障变量生成的随机性，达到良好的覆盖面。同时，构造了两个初始化参数相异的Critic网络，分别对输入动作进行评估，以更好地生成全局最优计算迁移策略；融合了伯努利分布的思想，引入随机二元组，能够克服连续‑离散动作空间输出受限的问题，并保障策略网络对离散动作探索的随机性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 延迟 深度 确定性 策略 梯度 智能 计算 迁移 方法 | ||
【主权项】：
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