[发明专利]一种基于深度强化学习的边缘辅助分析任务卸载方法在审
| 申请号： | 202310838353.8 | 申请日： | 2023-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN116932208A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 沈奕菲;阮黎翔;许烽;李心宇;杜奇伟;陈明;方芳;孙文文;钱政旭;曹文斌;吴文博 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N7/01;G06N5/04;G06N3/092 |
| 代理公司： | 浙江翔隆专利事务所(普通合伙) 33206 | 代理人： | 张建青 |
| 地址： | 310014 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种适用于边缘设备计算的辅助视频分析任务卸载方法。本发明研究了多用户边缘辅助视频分析任务卸载问题，其中所有有着不同视频分析任务的用户将独立选择满足自身需求的准确度决策，并将视频数据卸载到边缘服务器上。针对此问题，本发明根据视频分析特点设计了效用函数，将MEVAO建模为博弈论问题并实现了纳什均衡和最佳视频分析准确度决策；为了提高在不同情况下用户做出准确度决策的灵活性，将用户决策建立为马尔可夫决策过程模型；利用深度强化学习方法A2C模型设计了MA2C算法，从而实现在无需共享信息的前提下解决MEVAO问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 边缘 辅助 分析 任务 卸载 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，未经国网浙江省电力有限公司电力科学研究院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310838353.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
