[发明专利]基于5G多小区深度强化学习的边缘计算迁移方法有效
| 申请号： | 202110103816.7 | 申请日： | 2021-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN112867066B | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 张晖;王志坤;赵海涛;孙雁飞;朱洪波 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04W28/08 | 分类号： | H04W28/08;H04W28/24;G06N20/10 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 曹坤 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于5G多小区深度强化学习的边缘计算迁移方法。属于边缘计算领域与深度强化学习领域；具体步骤：终端制定计算迁移方案；将待计算迁移的任务参数信息，信道增益以及临近干扰小区的信息发送给小区内MEC服务器；对可被小区间迁移的MEC服务器排序；在MEC服务器处制定计算迁移策略；根据计算迁移策略，终端将任务迁移到MEC服务器计算；无法计算迁移的任务在终端处计算，并等待下次迁移。本发明用任务执行优先级函数以及负载指标函数表示迁移任务以及可被小区间迁移的MEC服务器的优先级，用深度强化学习，贪心算法以及小区间迁移三者相结合提高资源利用效率以及确保负载均衡。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 小区 深度 强化 学习 边缘 计算 迁移 方法 | ||
【主权项】：
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