[发明专利]一种基于独立学习的移动边缘计算任务卸载方法有效
| 申请号： | 202011421137.6 | 申请日： | 2020-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN112616152B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 徐泽金;夏士超;鲜永菊;李云;吴广富;郭华 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | H04W24/02 | 分类号： | H04W24/02;H04W52/02;G06F9/48;G06F9/50;G06N20/00;G16Y30/00 |
| 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，尤其涉及一种基于独立学习的移动边缘计算任务卸载方法，包括：建立系统模型，并根据处理的任务数构建IoT设备端的任务队列模型；确定任务计算方式并建立通信模型；建立任务本地计算模型，得到本地任务计算总开销；建立任务卸载计算模型，得到卸载任务计算总开销；引入能量收集，建立IoT设备端的剩余电量队列模型；构建以最小化MEC系统中IoT设备总开销的长期平均为目标的优化问题；建立基于强化学习的独立学习任务卸载模型，包括系统状态空间、动作空间和奖励函数，求解最优的任务卸载策略；本发明不仅极大地降低了IoT设备的时延和能耗的总开销，而且在一定程度上延长MEC系统的使用寿命。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 独立 学习 移动 边缘 计算 任务 卸载 方法 | ||
【主权项】：
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