[发明专利]一种基于深度双Q学习的移动边缘计算系统能源分配方法有效
| 申请号： | 202010829544.4 | 申请日： | 2020-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN112101729B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 林伟伟;黄天晟;许银海;黄文俊 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06Q10/0631 | 分类号： | G06Q10/0631;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度双Q学习的移动边缘计算系统能源分配方法，包括以下步骤：将移动边缘计算系统的能源分配过程转化为马尔可夫决策过程，所述马尔可夫决策过程包括系统状态s、系统动作a、动作值函数Q(s,a)三个要素；通过基于深度双Q学习的能源分配算法，预测动作值函数的精确值，选择最大动作值函数所对应的动作，得到最优能源分配策略，完成移动边缘计算系统的能源分配。本发明将深度双Q学习(DDQN)应用于移动边缘计算系统的能源分配，通过深度双Q学习(DDQN)算法求解最优能源分配，实现边缘计算系统服务器的长期可持续计算的效益最大化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 移动 边缘 计算 系统 能源 分配 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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