[发明专利]基于深度强化学习的多用户边缘计算优化调度方法有效
| 申请号： | 202110307183.1 | 申请日： | 2021-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN112882815B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 张晶;苏滕敏;陈韩;彭程 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F9/48 | 分类号： | G06F9/48;G06F9/445;G06F9/50;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 张玉红 |
| 地址： | 210012 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于深度强化学习的多用户边缘计算优化调度方法，步骤为：计算出用户任务的本地计算延迟和边缘计算延迟；根据本地计算延迟和边缘计算延迟建立计算任务卸载目标函数，将目标函数划分为两个子问题：（1）任务调度；（2）卸载决策和边缘服务器选择；利用任务调度算法获得子问题（1）的最优解，利用深度强化学习方法获得子问题（2）的最优解，结合两个子问题的最优解形成最优的多用户边缘计算调度方案。本发明适用于大量用户任务卸载、多MEC服务器服务的情况，利用深度强化学习算法在动态环境中快速、准确地获得用户最优卸载决策和边缘服务器选择策略，通过对卸载到边缘服务器的任务进行合理排序，进一步降低任务的计算时延，同时保障服务器性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 多用户 边缘 计算 优化 调度 方法 | ||
【主权项】：
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