[发明专利]一种基于Multi-Agent强化学习的移动边缘计算卸载算法在审
| 申请号： | 202010497995.2 | 申请日： | 2020-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN112015481A | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 肖德贵;郭涛 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06F9/445 | 分类号： | G06F9/445;G06F9/50;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙) 11357 | 代理人： | 魏忠晖 |
| 地址： | 410082 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Multi‑Agent强化学习的移动边缘计算卸载算法，包括以下步骤：步骤1：确定环境输入数据并初始化算法参数，初始化参数包括每个Agent神经网络参数的设置，在算法中，每个移动设备都部署了Agent能够单独训练和推断的神经网络，对每个移动设备上的Agent网络设置了相同的参数。本发明解决现有算法迭代次数多、计算时间长以及无法适应高动态移动环境的问题，该算法具有一定灵活性，可以在有限时间内得到次优解，满足现代移动边缘计算中任务实时卸载的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 multi agent 强化 学习 移动 边缘 计算 卸载 算法 | ||
【主权项】：
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