[发明专利]一种基于强化学习的边缘计算工作负载调度方法在审
| 申请号： | 202110223078.X | 申请日： | 2021-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN112948112A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 万健;郑韬;张纪林;袁俊峰;任永坚;蒋从锋;周丽;曾艳 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于强化学习的边缘计算工作负载调度方法，本发明首先从影响边缘计算工作负载调度众多因素中选定关键指标来表示状态属性。对所有关键指标按照低、中和高三个等级的进行量化，并构建状态空间，保证每个状态的唯一性。根据每个状态来选择动作，即调度至哪个服务器执行。构建奖惩函数，用于反映选定行为的执行效果。将状态空间和动作空间整合形成Q值表，在每个调度选择动作决策的过程中，智能体使用策略来选择动作，并且通过不断更新Q值表，从而更快地向最优方向收敛，加快收敛速度，使得其Q值不断朝着最优方向逼近。通过本发明可有效均衡边缘服务器工作负载，减少任务服务时间和失败率，从而优化服务质量和提高资源效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 边缘 计算 工作 负载 调度 方法 | ||
【主权项】：
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