发明专利已授权

基于深度增强学习和凸优化的卸载决策及资源分配方法

Name: 基于深度增强学习和凸优化的卸载决策及资源分配方法
Brand: 浙江工商大学
SKU: 2020108574211
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010857421.1 📄 发布日：2026/10/20

著录项目信息

申请日

2020-08-24

公开号

CN111970154A

公开日

2020-11-20

申请人

浙江工商大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L12_24

IPC 分类号

H04L12_24 , H04L29_08 ,

技术画像

所属领域

深度强化学习深度强化学习计算卸载凸优化

应用场景

移动边缘计算, 无线通信网络, 智能终端, 算力网络, 物联网

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摘要

本发明公开了一种基于深度增强学习和凸优化的卸载决策及资源分配方法，在边缘计算服务器算力受限的情况下，为边缘计算系统提供卸载决策和资源分配策略，以追求最小化用户设备所消耗的能耗和处理任务所需时延的综合成本。本发明将卸载决策和资源分配这个高耦合的问题进行解耦，分为卸载接触和资源分配两个子问题，并分别使用强化学习和凸优化的方法进行解决。实验证明，本发明方法取得了很好的效果，可以在短时间内产生最优决策，且具有良好的扩展性。

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： CN111970154A

购买这项专利需要经过哪些流程？

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

一种针对随机循环负载均衡的OpenMP静态调度方法

当前第 / 件

一种基于强化指针网络的可充电式无人机数据采集方法

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