[发明专利]一种基于深度强化学习的边云协同串行任务卸载方法有效
| 申请号： | 202110235757.9 | 申请日： | 2021-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN113010282B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 王瑞锦;刘东;张凤荔;赵佳俊;蒲文龙 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学;四川虹信软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/48 | 分类号： | G06F9/48 |
| 代理公司： | 成都金英专利代理事务所(普通合伙) 51218 | 代理人： | 袁英 |
| 地址： | 610041 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的边云协同串行任务卸载方法，包括S1：用户设备产生串行任务，并发送任务卸载请求至MEC服务器；S2：MEC服务器接收到用户设备发送的任务卸载请求后，获取当前系统状态；通过计算获得权重向量，并根据当前状态，得到最优卸载策略；S3：根据得到的最优卸载策略，执行卸载任务。本发明通过对串行任务的权重分配，实现了网络边缘和云端协同的串行任务动态分配处理，为不同的用户设备应用提供低时延高能效的任务卸载服务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 协同 串行 任务 卸载 方法 | ||
【主权项】：
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