一种基于5G网络在线学习的任务卸载方法
基本信息
| 申请号 | CN202011470057.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112600706A | 公开（公告）日 | 2021-04-02 |
| 申请公布号 | CN112600706A | 申请公布日 | 2021-04-02 |
| 分类号 | H04L12/24(2006.01)I;H04W28/08(2009.01)I;H04W24/02(2009.01)I | 分类 | 电通信技术; |
| 发明人 | 周睿婷;李宗鹏;黄浩 | 申请（专利权）人 | 南京万般上品信息技术有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 211800江苏省南京市中国（江苏）自由已试验区南京片区研创园团结路99号孵鹰大厦1914室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于5G网络在线学习的任务卸载方法，所述方法法包括以下步骤：S1：用整数线性规划对问题进行建模→S2：引入拉格朗日乘子构造辅助函数→S3：预估的任务卸载完成的奖励值→S4：完成多个任务的卸载决策→S5：根据反馈结果更新状态表，所有小基站节点根据步骤S4中的卸载方案选择任务进行卸载，并在完成任务之后反馈结果，根据任务完成的反馈值更新步骤S2中辅助函数的相关参数，用于下一个时隙的奖励值计算。本发明为了保障网络系统的性能，要求每个时隙t里每个小基站节点至少成功完成15个任务，通过在5G蜂窝网络的特殊结构下，对网络系统中对任务进行卸载决策，以达到网络系统的整体有效奖励值最大化。 |
