发明专利已授权

一种基于深度强化学习的任务卸载方法

📄 申请号：CN202010190186.7 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-03-18

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F9_50

IPC 分类号

技术画像

所属领域

深度强化学习人工智能算法边缘计算任务卸载深度强化学习

应用场景

边缘计算, 物联网, 车联网, 智慧城市, 移动通信

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摘要

本发明涉及无线通信技术领域，具体为一种移动边缘计算下基于深度强化学习的任务卸载方法，包括：根据移动用户到达的任务，建立一个队列模型来描述移动用户的任务卸载问题；根据任务卸载的目标服务器及任务量设定约束条件；在约束条件下，采用一种无模型的强化学习机制构建以最小化系统成本为目标的优化问题；利用深度强化学习DDPG进行求解最优卸载策略；根据本发明可以实现在不知道信道状态信息的情形下，通过探索和训练来自适应调整MEC系统的任务卸载策略，实现系统的卸载成本最小化，提升用户体验。

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

基于单目相机的直道相对坡度实时预测方法、系统及装置

当前第 / 件

一种基于单目视觉的驾驶员眼位空间坐标测量方法及系统

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：10 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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