[发明专利]基于多目标深度强化学习的无人机边缘计算卸载方法在审
| 申请号： | 202310034089.2 | 申请日： | 2023-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN115827108A | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 柴争义;刘旭;李亚伦;袁东;侯昊乐 | 申请（专利权）人： | 天津工业大学 |
| 主分类号： | G06F9/445 | 分类号： | G06F9/445;G06N20/00 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 王利文 |
| 地址： | 300387 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多目标深度强化学习的无人机边缘计算卸载方法，包括以下步骤：构建无人机‑移动边缘计算系统，采用深度强化学习的方法对无人机‑移动边缘计算系统的最小化时延和能耗的任务卸载模型进行求解，初始化用户偏好空间；对深度强化学习中的Q网络和目标Q网络进行初始化；偏好经验池更新；选择当前状态下的动作，并执行动作得到向量值奖励和下一个状态；经验存储操作；经验样本训练：输出卸载决策。本发明将UAV‑MEC系统的COP建模为一个多目标马尔可夫决策过程，并采用多目标深度强化学习方法进行求解，得到满足用户需求的最优解，提高了求解效率和灵活性，可广泛用于对无人机边缘计算环境进行计算卸载。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多目标 深度 强化 学习 无人机 边缘 计算 卸载 方法 | ||
【主权项】：
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