- 专利标题: 一种基于强化学习的云边融合网络任务卸载方法
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申请号: CN202210563457.8申请日: 2022-05-22
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公开(公告)号: CN115190033B公开(公告)日: 2024-02-20
- 发明人: 陈国荣 , 张毅轩 , 文婷婷 , 胡彪彪 , 汪博城
- 申请人: 重庆科技学院
- 申请人地址: 重庆市沙坪坝区大学城东路20号
- 专利权人: 重庆科技学院
- 当前专利权人: 重庆科技学院
- 当前专利权人地址: 重庆市沙坪坝区大学城东路20号
- 代理机构: 重庆敏创专利代理事务所
- 代理商 黄梅
- 主分类号: H04L41/142
- IPC分类号: H04L41/142 ; H04L67/10 ; G06N20/00
摘要:
本发明提供一种基于强化学习的云边融合网络任务卸载方法,包括以下步骤:S1:各个智能设备在当前边缘场景下向本地边缘服务器发送任务请求;S2:本地边缘网关实时感知本地边缘服务器的计算资源,当计算资源不足时,向企业云服务器发送任务卸载请求,由企业云服务器通过强化学习算法确定最优任务卸载策略;S3:本地边缘网关根据最优任务卸载策略获取指定的临近边缘服务器的控制权限,并将任务拆分到对应的临近边缘服务器上辅助执行;S4:各个临近边缘服务器将执行结果回传到本地边缘服务器,由本地边缘服务器汇总形成任务执行结果反馈(56)对比文件卢海峰;顾春华;罗飞;丁炜超;杨婷;郑帅.基于深度强化学习的移动边缘计算任务卸载研究.计算机研究与发展.2020,(第07期),全文.
公开/授权文献
- CN115190033A 一种基于强化学习的云边融合网络任务卸载方法 公开/授权日:2022-10-14