公开(公告)号：CN117762643A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202410024338.4

申请日：2024-01-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 郭永安 ,  狄杰斯 ,  王宇翱 ,  奚城科 ,  钱琪杰

IPC: G06F9/50 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/092 ,  H04W28/08 ,  H04W28/084

Abstract: 本发明公开一种基于强化学习的车联网边缘计算资源调度方法；属于车载边缘计算技术领域；利用LSTM模型对预处理后的数据进行训练，预测数据的流行度；结合强化学习的当前状态进行训练，将流行度作为强化学习的状态；根据从边缘设备计算的时延以及消耗的能量作为奖励R，得到最优的任务卸载策略；主边缘设备根据接收的从边缘设备发送的计算结果进行任务处理的性能评估，将性能评估结果作为奖励R反馈给强化学习训练过程得到更新后的Q值，主边缘设备对任务卸载策略进行再优化，进一步调整任务资源分配；根据车辆状态和任务类型等因素，动态地调整资源分配策略，能够高效地利用车辆边缘计算的资源，提高计算的效率、性能和资源利用率。

公开(公告)号：CN116610822A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310899864.0

申请日：2023-07-21

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 郭永安 ,  狄杰斯 ,  钱琪杰 ,  周沂 ,  王宇翱

IPC: G06F16/36 ,  G16H50/70 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明属于医学文本信息数据处理技术领域，公开了一种面向糖尿病文本的知识图谱多跳推理方法，将源实体和关系向量化，对知识图谱三元组数据进行嵌入表示；构建强化学习智能体，通过智能体随机采样策略函数来获取智能体下一步动作；通过实例路径集对应的元路径集挖掘知识图谱中的逻辑规则；依据智能体的命中奖励和规则奖励来计算智能体总奖励，通过最大化智能体总奖励的期望值来训练智能体的策略网络；以提取的实体及实体间关系和逻辑规则为基础，通过找到相应元路径与规则主体匹配的实例路径，预测实例路径的源实体和目标实体之间的新关系，并输出推理结果。本发明提高了智能体选择路径的质量及多跳推理的性能，提升了多跳知识推理的可解释性。