[发明专利]一种D2D环境下基于深度强化学习的交接卸载方法及装置在审
| 申请号： | 202210540150.6 | 申请日： | 2022-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN115103338A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 郭祥贵;陈笑言;朴虹霖;杨婉怡;考永贵;车伟伟 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学;北京科技大学顺德研究生院;哈尔滨工业大学（威海）;青岛大学 |
| 主分类号： | H04W4/70 | 分类号： | H04W4/70;H04W28/08;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种D2D环境下基于深度强化学习的交接卸载方法及装置，该方法包括：建立可同时实现用户之间D2D卸载，基站之间任务交接的边缘计算卸载环境并初始化相关环境参数；基于卸载环境，确定卸载动作的构成，建立卸载动作与卸载环境互动的关系；根据卸载动作与卸载环境互动的关系，计算卸载开销，构建强化学习四元组，设置奖励与惩罚项；基于构建的强化学习四元组及奖励与惩罚项，采用深度强化学习算法实现D2D环境下的交接卸载并最小化所有用户时延与能耗的加权和。且针对用户多、基站多、卸载动作难以离散化表示的问题，本发明对深度Q网络进行结构改进，将高维离散动作分解成较低维度的动作组合，极大程度上简化了问题，利于实施。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 d2d 环境 基于 深度 强化 学习 交接 卸载 方法 装置 | ||
【主权项】：
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