一种基于多分类和分布式强化学习的卸载决策优化方法.pdfVIP

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2023-04-21 发布于四川
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一种基于多分类和分布式强化学习的卸载决策优化方法.pdf

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本发明涉及一种基于多分类和分布式强化学习的卸载决策优化方法，包括：步骤1基于智能巡检集群的边缘系统模型获取参数信息，并采集若干不同时间段产生的任务信息和距离信息，步骤2计算任务处理时延和能耗，步骤3构建多分类和分布式强化学习的神经网络和设置网络超参数，步骤4将步骤获取的任务信息和距离信息输入到神经网络进行训练，训练包括候选卸载决策动作生成阶段和资源分配阶段。本发明的方法能够更大概率更快速度获得最佳卸载决策的优势，降低系统卸载所需的时延和能耗的加权和，达到保证智能巡检集群有效运行时间和保障监控功能

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113905049 A (43)申请公布日 2022.01.07 (21)申请号 202111179658.X G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 20