[发明专利]基于深度Q学习的移动边缘计算中卸载决策方法及系统有效
| 申请号： | 202210427768.1 | 申请日： | 2022-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN114706631B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 杨柱天;朱伟强;杨蔚;佟令宇;杨佳敏;陈迪 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学;中国航天科工集团八五一一研究所 |
| 主分类号： | G06F9/445 | 分类号： | G06F9/445;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司 23213 | 代理人： | 岳昕 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于深度Q学习的移动边缘计算中卸载决策方法及系统，它属于移动边缘计算系统中移动设备的卸载决策技术领域。本发明解决了现有移动边缘计算系统中卸载决策过程产生的时延大、能耗高的问题。本发明将深度强化学习算法应用到移动边缘计算中的卸载决策问题，根据系统中建立的本地计算队列，任务传输队列，边缘服务器队列等任务调度模型，设计对应的系统状态，动作和奖励方程。通过对比本发明方法与其他算法的平均时延和能耗，可以得出，本发明的卸载决策方法极大的降低了移动边缘计算系统中卸载决策过程产生的时延与能耗。本发明方法可以应用于移动边缘计算系统中移动设备的卸载决策。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 移动 边缘 计算 卸载 决策 方法 系统 | ||
【主权项】：
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