[发明专利]一种基于强化学习的边缘计算任务卸载方法有效
| 申请号： | 202111483883.2 | 申请日： | 2021-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN114138373B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 于银辉;郭思宇;程国豪;田子玉 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06F9/445 | 分类号： | G06F9/445;G06F9/50;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 崔自京 |
| 地址： | 130012 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的边缘计算任务卸载方法，包括以下步骤：S1.建立边缘计算系统模型；S2.普通用户节点产生任务上报至SDN总控制器节点，根据用户任务情况，选择本地计算或卸载计算，在需要进行卸载计算时，通过强化学习方法训练后的SDN总控制器节点根据实时网络状态，频谱资源和计算资源，获得基于边缘节点网络状态的最优卸载策略并反馈至普通用户节点；S3.普通用户节点根据最优卸载策略将任务卸载给服务节点，服务节点执行分配到的计算任务，并将计算结果反馈至普通用户节点。本发明能够有效缓解计算资源紧张的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 边缘 计算 任务 卸载 方法 | ||
【主权项】：
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