[发明专利]一种基于深度强化学习的任务卸载方法有效
| 申请号： | 202010190186.7 | 申请日： | 2020-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN111414252B | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 温醒醒;夏士超;李云;黄鸿锐;苏开荣 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06F30/20;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/04 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 王海军 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及无线通信技术领域，具体为一种移动边缘计算下基于深度强化学习的任务卸载方法，包括：根据移动用户到达的任务，建立一个队列模型来描述移动用户的任务卸载问题；根据任务卸载的目标服务器及任务量设定约束条件；在约束条件下，采用一种无模型的强化学习机制构建以最小化系统成本为目标的优化问题；利用深度强化学习DDPG进行求解最优卸载策略；根据本发明可以实现在不知道信道状态信息的情形下，通过探索和训练来自适应调整MEC系统的任务卸载策略，实现系统的卸载成本最小化，提升用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 任务 卸载 方法 | ||
【主权项】：
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