[发明专利]基于迁移学习的移动边缘计算任务卸载方法及装置有效
| 申请号： | 202110734175.5 | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113504987B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 范立生;周发升;谌伦源;黄华锟;谭伟强 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;H04W28/084;H04W28/08;G06N3/084;G06N3/092;G06N3/096;G06N7/01 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 余凯欢 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于迁移学习的移动边缘计算任务卸载方法及装置，方法包括：将边缘服务器作为代理获取当前移动边缘计算网络的用户信息与环境信息；对所述移动边缘计算网络的任务卸载问题进行建模，得到移动边缘计算系统的优化目标函数；通过马尔科夫决策过程对所述移动边缘计算系统进行表示；通过深度强化学习算法确定所述移动边缘计算系统的最优任务卸载策略；对于动态变换的所述环境信息，通过迁移学习算法对所述移动边缘计算系统的任务卸载问题进行求解，确定最优任务卸载策略。本发明能够实现更好的资源分配，有效降低边缘计算的时延与能耗并能更快得出卸载策略，提高了效率且安全性高，可广泛应用于边缘计算技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 移动 边缘 计算 任务 卸载 方法 装置 | ||
【主权项】：
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