[发明专利]一种基于深度强化学习的移动边缘计算卸载方法有效
| 申请号： | 202210314986.4 | 申请日： | 2022-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN114756294B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 王睿;史敏燕 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06F9/445 | 分类号： | G06F9/445;G06F9/50;H04L67/1023 |
| 代理公司： | 上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙) 31290 | 代理人： | 叶凤 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明属于无线通信领域，具体涉及一种基于深度强化学习的移动边缘服务器的任务卸载方法。假定用户具有移动性的情况下，本发明通过对用户移动性建模和推导任务在不同端处理速率来达到优化系统卸载能耗最小的目的。本发明采用深度强化学习算法来解决任务在本地端、移动边缘服务器端进行处理的功率分配问题，从而改善系统最小能耗。本发明优化了系统的最小计算能耗，以进一步提高系统的性能。对比传统方案，本发明方法收敛速度快，性能更好，更加突显其实际应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 移动 边缘 计算 卸载 方法 | ||
【主权项】：
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