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本发明公开了一种基于图神经网络的MBD模型检索方法及装置，所述方法包括如下步骤：步骤S1，对待检索的三维MBD模型，建立基于MBD的属性邻接图，以充分表达产品语义信息，所述产品语义信息包括MBD模型的几何和非几何信息；步骤S2，利用图神经网络将所建立的属性邻接图嵌入到连续向量空间中，根据具体的距离度量，并引入注意机制自适应识别更重要的特征信息，在连续向量空间中进行相似度匹配和排序，以相似度最高的模型作为待检索三维MBD模型的最终检索结果；步骤S3，以一系列MBD模型样本作为训练数据集，训练所述图神经网络，以使得训练后的所述图神经网络实现MBD模型的快速准确检索。

本发明公开了一种基于双层结构模型的任务卸载方法及装置，该方法包括：步骤S1，构建并初始化基于DNN的内层结构模型，初始化当前卸载情况矩阵，构建总任务矩阵；步骤S2，利用群体优化算法，根据环境变化和任务情况为内部结构模型调整模型超参数，对不同超参数组合的内部结构模型进行训练，使内部结构模型能够快速适应新环境，从而得到效果最好的内部结构模型；步骤S3，所述内部结构模型接受步骤S2提供的超参数，通过DNN模型完成模型的前向传播过程，分析出任务的卸载结果，并根据Memory机制和反向传播反馈训练DNN模型，从而实现利用深度强化学习模型对任务卸载问题进行实时高精度的决策。