[发明专利]一种基于深度强化学习的计算资源协同合作方法有效
| 申请号： | 202010107300.5 | 申请日： | 2020-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN111367657B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 陈沛锐;于秀兰 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;H04L67/1008;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 杨柳岸 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度强化学习的计算资源协同合作方法，属于边缘计算资源分配领域。该方法为：部署边缘服务器成蜂窝状于5G密集的区域；视每个边缘服务器为一个智能体，将记录一段时刻的计算资源状态和对应的动作一个样本；在每一个时刻t中从experience replay随机选择状态样本获得经验元组，然后将每一次的经验元组存放入experience replay中积攒经验；对Q值同时得到新的经验元组，进行经验元组的填充；对Q值迭代，带入target‑net和eval‑net两个网络进行训练，得到最优近似解的协作决策。本发明打破了状态样本之间的关联，使样本相互独立，提高了计算资源协同合作时的利用率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 计算 资源 协同 合作 方法 | ||
【主权项】：
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