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公开(公告)号：CN114466023B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202210216002.9
申请日：2022-03-07
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q30/0201 , H04L67/1023 , H04L67/1008 , H04L67/60 , H04L67/10 , G06F9/50 , G06N3/092 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模边缘计算系统的计算服务动态定价方法及系统，包括步骤：边缘计算服务器训练一个动态定价强化学习智能体；每台边缘计算服务器根据动态定价强化学习智能体的输出在每个时隙开始时发布新的任务卸载的服务定价，通过无线网络连接到该边缘计算服务器的用户移动设备对发布的服务定价进行反馈，反馈包括时隙内用户移动设备卸载给该边缘计算服务器的任务计算量；在该时隙结束时，将时隙内的边缘计算服务器的负载数据、服务定价和定价带来的收益输入动态定价强化学习智能体进行学习，以最大化每个时隙的长期收益作为学习目标，优化动态定价强化学习智能体。本发明可仅通过与用户交互迭代就可以不断学习改进动态定价策略。
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公开(公告)号：CN114466023A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210216002.9
申请日：2022-03-07
Applicant: 中南大学
IPC: H04L67/1023 , H04L67/1008 , H04L67/60 , H04L67/10 , G06F9/50 , G06Q30/02 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模边缘计算系统的计算服务动态定价方法及系统，包括步骤：边缘计算服务器训练一个动态定价强化学习智能体；每台边缘计算服务器根据动态定价强化学习智能体的输出在每个时隙开始时发布新的任务卸载的服务定价，通过无线网络连接到该边缘计算服务器的用户移动设备对发布的服务定价进行反馈，反馈包括时隙内用户移动设备卸载给该边缘计算服务器的任务计算量；在该时隙结束时，将时隙内的边缘计算服务器的负载数据、服务定价和定价带来的收益输入动态定价强化学习智能体进行学习，以最大化每个时隙的长期收益作为学习目标，优化动态定价强化学习智能体。本发明可仅通过与用户交互迭代就可以不断学习改进动态定价策略。
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公开(公告)号：CN111274037B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202010069264.8
申请日：2020-01-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘计算任务卸载方法，其特征在于包括如下步骤：获取用户发送的待处理的任务；边缘计算服务器获取计算所述用户发送的待处理任务的价格或/和服务质量，并将所述待处理任务的价格或/和服务质量发送给用户；根据所述价格或/和服务质量以及用户终端信息，判断是否将所述待处理任务卸载到边缘计算服务器。本发明公开了一种移动边缘计算任务卸载设备、系统。边缘计算服务器根据自身的信息，以及当前需要计算的任务的总任务量动态返回一个服务价格和服务质量，供用户客户端进行决定是否将任务卸载到边缘计算服务器，提高了资源利用率。
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公开(公告)号：CN111274037A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010069264.8
申请日：2020-01-21
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘计算任务卸载方法，其特征在于包括如下步骤：获取用户发送的待处理的任务；边缘计算服务器获取计算所述用户发送的待处理任务的价格或/和服务质量，并将所述待处理任务的价格或/和服务质量发送给用户；根据所述价格或/和服务质量以及用户终端信息，判断是否将所述待处理任务卸载到边缘计算服务器。本发明公开了一种移动边缘计算任务卸载设备、系统。边缘计算服务器根据自身的信息，以及当前需要计算的任务的总任务量动态返回一个服务价格和服务质量，供用户客户端进行决定是否将任务卸载到边缘计算服务器，提高了资源利用率。
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