发明专利 已授权

一种基于深度强化学习的移动边缘计算任务卸载方法

📄 申请号:CN202111169616.8 📄 发布日:2026/10/20

著录项目信息

申请日
2021-10-08
公开号
CN113867843B
公开日
2023-09-01
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
IPC 分类号

技术画像

应用场景

移动边缘计算, 物联网, 低时延通信, 无线网络资源调度, 智能终端计算

摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习的移动边缘计算任务卸载方法。本发明首先,在考虑MEC的计算资源的基础上,还考虑了云端依旧拥有大量的计算资源,采用边云协同可以充分利用边缘服务器和云端服务器的计算资源,相比于只使用边缘服务器而言,可以更加快速地解决复杂计算问题。此外,考虑应用程序中具有依赖性的任务,更符合现实。通过对上述两点进行建立模型,来最小化用户应用程序的任务卸载总时延。以使得用户获得更低的延迟体验,增强用户设备拥有的计算能力。本发明通过深度强化学习快速寻找出最优的卸载决策,充分利用边云协同的优势,最小化用户设备上的任务卸载总时延。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN113867843B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:9 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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