基于图强化学习的多边缘协同负载均衡方法

    公开(公告)号:CN118972901A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411006110.9

    申请日:2024-07-25

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于图强化学习的多边缘协同负载均衡方法,属于负载均衡领域。引入GNN辅助DRL对边缘图拓扑信息进行特征学习,快速求解出场景中的目标边缘负载均衡方案,最小化系统的最大任务平均响应时延,提高整体服务质量。本发明综合考虑了包括多个边缘的MEC场景,每个边缘都包含一台具有计算资源的边缘服务器。任意时刻,边缘服务器上都有来自附近的移动设备所卸载的任务以待计算。

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