[发明专利]一种基于强化学习的自适应AR任务卸载和资源分配方法有效
| 申请号： | 202110925610.2 | 申请日： | 2021-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN113726858B | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 贺丽君;张婉玥;李凡 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | H04L67/10 | 分类号： | H04L67/10;H04L67/1023;H04L67/101;H04L41/14 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 闵岳峰 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的自适应AR任务卸载和资源分配方法，包括用户端选择不同视频帧分辨率的AR任务，同时得到对应的准确率；对AR任务进行部分卸载，计算所带来的时延、用户能耗及用户费用，建立用户体验模型，由此形成以提高用户体验为目标的联合优化问题；将优化问题转化为马尔科夫决策过程，初始化其状态空间、动作空间以及奖励设置，根据马尔科夫决策过程设计强化学习网络；训练强化学习网络直到网络收敛；网络训练好之后，将用户端和MEC服务器的状态输入网络，得到相应的策略。本发明综合考虑了用户端对准确率、用户能耗和用户费用的不同需求，在任务时延门限内，有效地提高用户体验，达到各用户体验的纳什均衡。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 自适应 ar 任务 卸载 资源 分配 方法 | ||
【主权项】：
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