[发明专利]基于深度双重强化学习的云游戏场景智能调度方法及系统在审
| 申请号： | 202310341729.4 | 申请日： | 2023-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN116360946A | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 李星星;张青青;李沅泽;王晓飞 | 申请（专利权）人： | 派欧云计算（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/48 | 分类号： | G06F9/48;G06F9/455;G06F9/50;G06N3/092 |
| 代理公司： | 深圳众邦专利代理有限公司 44545 | 代理人： | 丁曹凯 |
| 地址： | 201203 上海市浦东*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度双重强化学习的云游戏场景智能调度方法及系统，包括如下步骤：收集云游戏执行时边缘云平台上的任务数据和硬件数据；以满足服务质量和边缘云成本最小化为目标构建激励函数，并将云游戏的任务调度决策过程构建为马尔可夫决策过程；以最大化所有任务的激励函数为目标利用DDQN算法对所建立的马尔科夫决策过程进行求解，获取最优化的任务调度决策。本发明解决了不同游戏对于计算资源的需求不同的问题，实现了计算资源的合理调配，提升了平台毛利率，而且能提升大量云游戏用户的游戏体验。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 双重 强化 学习 云游 戏场 智能 调度 方法 系统 | ||
【主权项】：
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