[发明专利]一种基于深度强化学习的多智能设备任务卸载决策方法在审
| 申请号： | 202210362289.6 | 申请日： | 2022-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN115065678A | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 杨鹏;易梦;李冰;陈维威 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | H04L67/10 | 分类号： | H04L67/10;H04L41/14;G06N3/08;G16Y10/75 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的多智能设备任务卸载决策方法，用于解决物联网环境下具有多个智能终端设备的云边端融合网络中混合任务卸载和资源分配问题，该方法以数据传输速率作为性能评价指标。首先，获取该环境中每个智能终端设备以及环境的配置信息，然后建立以最大数据传输速率为目标的多智能终端设备卸载模型，最后基于深度强化学习方法求解最优任务卸载方案，再依据总体最优卸载方案进行任务卸载。本发明能够有效解决多接入边缘计算(MEC)网络中多智能设备混合任务卸载和资源分配的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 智能 设备 任务 卸载 决策 方法 | ||
【主权项】：
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