发明专利已授权

一种基于深度强化学习的计算资源协同合作方法

📄 申请号：CN202010107300.5 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-02-21

公开号

CN111367657B

公开日

2022-04-19

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

G06F9_50 , H04L67_1008 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

深度强化学习深度强化学习资源调度算法人工智能算法

应用场景

云计算, 边缘计算, 数据中心, 分布式计算, 智能资源管理

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摘要

本发明涉及一种基于深度强化学习的计算资源协同合作方法，属于边缘计算资源分配领域。该方法为：部署边缘服务器成蜂窝状于5G密集的区域；视每个边缘服务器为一个智能体，将记录一段时刻的计算资源状态和对应的动作一个样本；在每一个时刻t中从experience replay随机选择状态样本获得经验元组，然后将每一次的经验元组存放入experience replay中积攒经验；对Q值同时得到新的经验元组，进行经验元组的填充；对Q值迭代，带入target‑net和eval‑net两个网络进行训练，得到最优近似解的协作决策。本发明打破了状态样本之间的关联，使样本相互独立，提高了计算资源协同合作时的利用率。

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

20220419

✅ 授权

20200728

?? 实质审查的生效：

20200703

📄 公开

基于残差式3DCNN和多模态特征融合策略的视频动作识别方法

当前第 / 件

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