公开(公告)号：CN115174566B

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202210640394.1

申请日：2022-06-08

Applicant: 之江实验室

Inventor： 穆罕默德·贾瓦德·巴 ,  易卜拉欣·艾比 ,  许增辉 ,  张吉 ,  余婷 ,  王彪

IPC: H04L67/10 ,  G06F9/50 ,  G06N3/084 ,  G16Y10/75

Abstract: 本发明属于物联网边缘计算技术领域，公开了一种基于深度强化学习的边缘计算任务卸载方法，该方法步骤为：S1、输入数据与相关参数；S2、计算时间和能耗相关数据；S3、训练任务卸载算法模型；S4、执行任务卸载输出。本发明在边缘计算方面，定义多用户边缘计算任务环境，考虑传输信道带宽，采用强化学习的方法，在满足计算时效性的前提下，训练边缘计算任务卸载与压缩策略，实现最优的能耗。

公开(公告)号：CN115174566A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210640394.1

申请日：2022-06-08

Applicant: 之江实验室

Inventor： 穆罕默德·贾瓦德·巴 ,  易卜拉欣·艾比 ,  许增辉 ,  张吉 ,  余婷 ,  王彪

IPC: H04L67/10 ,  G06F9/50 ,  G06N3/08 ,  G16Y10/75

Abstract: 本发明属于物联网边缘计算技术领域，公开了一种基于深度强化学习的边缘计算任务卸载方法，该方法步骤为：S1、输入数据与相关参数；S2、计算时间和能耗相关数据；S3、训练任务卸载算法模型；S4、执行任务卸载输出。本发明在边缘计算方面，定义多用户边缘计算任务环境，考虑传输信道带宽，采用强化学习的方法，在满足计算时效性的前提下，训练边缘计算任务卸载与压缩策略，实现最优的能耗。