一种基于深度强化学习的边云协同串行任务卸载方法
基本信息
| 申请号 | CN202110235757.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113010282A | 公开（公告）日 | 2021-06-22 |
| 申请公布号 | CN113010282A | 申请公布日 | 2021-06-22 |
| 分类号 | G06F9/48 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王瑞锦;刘东;张凤荔;赵佳俊;蒲文龙 | 申请（专利权）人 | 四川虹信软件股份有限公司 |
| 代理机构 | 成都金英专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 袁英 |
| 地址 | 610041 四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度强化学习的边云协同串行任务卸载方法，包括S1：用户设备产生串行任务，并发送任务卸载请求至MEC服务器；S2：MEC服务器接收到用户设备发送的任务卸载请求后，获取当前系统状态；通过计算获得权重向量，并根据当前状态，得到最优卸载策略；S3：根据得到的最优卸载策略，执行卸载任务。本发明通过对串行任务的权重分配，实现了网络边缘和云端协同的串行任务动态分配处理，为不同的用户设备应用提供低时延高能效的任务卸载服务。 |
