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摘 要:本发明公开了一种基于深度强化学习的边缘视频目标检测任务卸载方法及系统,本发明方法包括如下步骤:S1,建立多终端设备单MEC服务器的系统模型;S2,建立处理视频任务的时延模型;S3,建立处理视频任务的能耗模型;S4,建立优化目标为最小化MEC系统任务处理时延与能耗加权成本的问题模型;S5,设计基于深度强化学习的视频任务卸载策略;S6,初始化网络权重、经验回放池、MEC系统各队列状态;S7,终端设备根据卸载策略执行卸载决策并与环境交互;S8,抽取经验样本更新网络权重;S9,重复上述步骤S7、S8,直至奖励曲线收敛。本发明使终端设备根据环境状态输出最优卸载决策,达到最小的系统成本。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210607997.1 | 专利名称: | 一种基于DRL的边缘视频目标检测任务卸载方法及系统 |
申请日: | 2022-05-31 | 申请/专利权人 | 浙江理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市经济技术开发区白杨街道2号大街928号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04L67/10搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2022-09-06 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN115022319A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |