[发明专利]一种使用深度强化学习进行移动边缘计算的任务迁移方法有效
| 申请号： | 201910672308.3 | 申请日： | 2019-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN110347495B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 张成;古博;马良 | 申请（专利权）人： | 张成 |
| 主分类号： | G06F9/48 | 分类号： | G06F9/48;G06N3/092;G06N3/084;G06N7/01 |
| 代理公司： | 佛山市海融科创知识产权代理事务所(普通合伙) 44377 | 代理人： | 陈志超;唐敏珊 |
| 地址： | 201612 上海市松江*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种使用深度强化学习进行移动边缘计算的任务迁移方法，先设定系统模型各参数，再描述强化学习中的决策公式，然后基于公式给出任务迁移算法；通过本方法能够获得高效的任务迁移机制，而高效的任务迁移机制能够提高系统实时性，充分利用计算资源，并减少能耗；本方法同时运用了深度强化学习思想进行任务调度，即决策是否迁移计算任务，尤其使用了马尔可夫决策过程，能够在极短时间内给出较优解，实时性强；本方法适用于用户处在高速运动状态时，解决是否更换使用的服务器基站问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 使用 深度 强化 学习 进行 移动 边缘 计算 任务 迁移 方法 | ||
【主权项】：
1.一种使用深度强化学习进行移动边缘计算的任务迁移方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤S1：设定系统模型各参数；步骤S2：描述强化学习中的决策公式；步骤S3：基于公式给出任务迁移算法。
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