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公开(公告)号：CN119211241A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411267087.9
申请日：2024-09-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L67/1004 , H04L41/142 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开一种基于元强化学习的双决策者任务卸载方法，通过设定两个卸载决策者，分别从不同角度学习和优化任务卸载策略，其中一个决策者负责决定是否以及在何处卸载任务，另一个则专注于资源分配细节，即开发基于元强化学习的双决策者卸载模型(MA‑DDTO模型)，共同基于任务特性、设备状态等信息生成最优动作，并根据实时反馈不断调整策略以实现边缘计算环境下的高效任务执行。本发明可以解决因任务规模较大而导致时延高和耗能大的问题。
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