[发明专利]MEC环境下基于强化学习的多接口自适应数据卸载方法在审
| 申请号： | 202210038074.9 | 申请日： | 2022-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN114390057A | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 韩龙哲;敖晨晨;赵嘉;张翼英;何业慎;欧清海;李胜;梁琨;刘柱;武延年 | 申请（专利权）人： | 南昌工程学院 |
| 主分类号： | H04L67/1001 | 分类号： | H04L67/1001;H04L47/12;G06N20/00;G06N7/00 |
| 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： | 符继超 |
| 地址： | 330099 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种MEC环境下基于强化学习的多接口自适应数据卸载方法，包括以下步骤：将多个用户设备、边缘基站、服务器数据传输策略构成的环境，建模为一个有限状态的马尔科夫决策模型；基于马尔科夫决策模型构建奖励函数，使用多智能体深度强化学习算法对神经网络进行训练，获得最优决策动作，确定数据卸载的传输方式。强化学习可以实现无模型的状态到动作的高维映射关系的自学习，发明中基于强化学习获得多接口自适应数据卸载方法，有效的缓解服务器端的压力，提升网络资源利用率，达到缓解网络拥堵、降低端到端时延以及减少数据卸载传输能耗的目标。 | ||
| 搜索关键词： | mec 环境 基于 强化 学习 接口 自适应 数据 卸载 方法 | ||
【主权项】：
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