发明专利已授权

一种基于深度强化学习的目标驱动计算卸载方法

📄 申请号：CN202110712564.8 📄 发布日：2026/04/30

著录项目信息

申请日

2021-06-25

公开号

CN113407345B

公开日

2023-12-15

申请人

电子科技大学长三角研究院(衢州)

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F9_50

IPC 分类号

G06F9_50 , G06F18_20 , G06F18_2413 , G06F18_2415 , G06N3_045 , G06N3_092 ,

技术画像

所属领域

边缘计算边缘计算计算卸载深度强化学习

应用场景

移动边缘计算, 物联网, 工业自动化, 智慧城市, 云计算

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摘要

本发明公开一种基于深度强化学习的目标驱动计算卸载方法，应用于5G/6G、物联网等无线通信领域，针对现有技术未区分任务类型，导致的计算卸载运行效率低下的问题；本发明采用MoE混合专家系统的任务信息增强模块显著提高了任务信息的特征表达能力，本发明的任务信息增强模块能显著提高任务时延敏感特征在计算卸载决策中的影响占比，从而加大不同类型计算任务的区分度；本发明的深度强化学习的奖励机制能够根据具体的无线网络场景加以定制，也可以根据网络特征自适应的进行调整，本发明采用分布式的计算卸载机制不仅保障了计算卸载策略的时效性，也降低了计算卸载决策的任务负担。

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

一种产挥发性抑菌气体的特基拉芽孢杆菌及其应用

当前第 / 件

一种基于改进A星算法的无人机轨迹规划方法

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