[发明专利]基于深度强化学习的无小区大规模MIMO下移动边缘计算的分布式计算卸载方法在审
| 申请号： | 202111254423.2 | 申请日： | 2021-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN114035858A | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 吴少川;章王舜;李壮 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学;北京机电工程总体设计部 |
| 主分类号： | G06F9/445 | 分类号： | G06F9/445;G06F9/50 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 孙莉莉 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的无小区大规模MIMO下移动边缘计算的分布式计算卸载方法，属于移动边缘计算领域，包括：设置CF‑MEC训练环境；基于CF‑MEC训练环境，使用M/M/1排队论模型生成计算任务；在每个用户设备上构建深度Q网络，利用计算任务对被分配到任务的用户设备上的深度Q网络进行训练，直至贪婪策略的概率趋近于1，训练结束得到训练后的深度Q网络；将待测数据输入训练后的深度Q网络中，使用户设备对边缘服务器进行独立计算卸载决策。该方法通过在每个用户设备上部署训练好的深度Q网络，用户可以自行根据网络中的相关信息进行卸载决策，从而尽可能降低自身运行计算密集型任务的时延，提高用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 小区 大规模 mimo 移动 边缘 计算 分布式 卸载 方法 | ||
【主权项】：
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