[发明专利]一种基于深度强化学习的计算分流优化方法有效
| 申请号： | 202011133101.8 | 申请日： | 2020-10-21 |
| 公开（公告）号： | CN112433843B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 陈柏平;胡春静;赵中原;高慧慧;骆雪婷 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N3/04;G06N3/08;H04L67/10 |
| 代理公司： | 北京中海智圣知识产权代理有限公司 11282 | 代理人： | 曾京京 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度强化学习的计算分流优化方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，用户端进行计算分流前，用户端向雾节点发送自身状态信息，自身状态信息包括信道增益、任务大小、CPU处理频率；步骤2，雾节点集中接收系统中的用户状态信息，并将这些信息输入神经网络，输出系统的计算分流决策和资源分配方案；步骤3，雾节点反馈计算分流决策和资源分配方案给系统中的用户等；本发明的优越效果在于利用深度强化学习的自主学习能力和决策能力来完成系统计算分流决策的制定，解决传统方法因算法复杂度过高而无法应用于实时场景的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 计算 分流 优化 方法 | ||
【主权项】：
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