[发明专利]一种基于强化学习的云边融合网络任务卸载方法在审
| 申请号： | 202210563457.8 | 申请日： | 2022-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN115190033A | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 陈国荣;张毅轩;文婷婷;胡彪彪;汪博城 | 申请（专利权）人： | 重庆科技学院 |
| 主分类号： | H04L41/142 | 分类号： | H04L41/142;H04L67/10;G06N20/00 |
| 代理公司： | 重庆敏创专利代理事务所(普通合伙) 50253 | 代理人： | 黄梅 |
| 地址： | 401331 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于强化学习的云边融合网络任务卸载方法，包括以下步骤：S1：各个智能设备在当前边缘场景下向本地边缘服务器发送任务请求；S2：本地边缘网关实时感知本地边缘服务器的计算资源，当计算资源不足时，向企业云服务器发送任务卸载请求，由企业云服务器通过强化学习算法确定最优任务卸载策略；S3：本地边缘网关根据最优任务卸载策略获取指定的临近边缘服务器的控制权限，并将任务拆分到对应的临近边缘服务器上辅助执行；S4：各个临近边缘服务器将执行结果回传到本地边缘服务器，由本地边缘服务器汇总形成任务执行结果反馈至发送任务请求的智能设备。其效果是：可以以最短时延和最小计算成本为优化目标，实现卸载策略的优化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 融合 网络 任务 卸载 方法 | ||
【主权项】：
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