发明专利已授权

基于D3QN的边缘赋能IIoT在线计算迁移方法

Name: 基于D3QN的边缘赋能IIoT在线计算迁移方法
Brand: 华侨大学
SKU: 2023111222141
Availability: InStock

📄 申请号：CN202311122214.1 📄 发布日：2026/07/28

著录项目信息

申请日

2023-09-01

公开号

CN117196008B

公开日

2025-10-10

申请人

华侨大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_096

IPC 分类号

G06N3_096 , G06N3_092 , G06N3_047 ,

技术画像

所属领域

深度强化学习深度强化学习边缘计算计算迁移

应用场景

工业物联网, 智能制造, 边缘计算, 工业自动化, 低时延计算

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摘要

本发明公开了一种基于D3QN的边缘赋能IIoT在线计算迁移方法，涉及计算机技术领域，包括：将当前工业环境抽象为边缘赋能的IIoT网络模型，同时对IIoT内的任务进行建模获得多约束任务模型；根据本地设备的功率、信道传输带宽和服务器的计算能力建立包括时延和能耗的多约束任务计算卸载问题模型；基于多约束任务模型和多约束任务计算卸载问题模型设计D3QN网络，将IIoT任务在线计算迁移问题处理成马尔可夫决策过程，包括状态State、动作Action和奖励Reward；在D3QN网络中加入噪声，根据模型建立基于深度强化学习的算法Noisy D3QN，求解得到最优的任务卸载决策。本发明考虑工业数据的大规模和高复杂性，采用Noisy D3QN算法获取最佳迁移策略，对系统时延和能耗进行高效优化。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN117196008B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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