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龙图腾网恭喜国网江苏省电力有限公司信息通信分公司申请的专利一种基于深度强化学习的边缘计算主动服务方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114154566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111370645.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于深度强化学习的边缘计算主动服务方法及系统是由缪巍巍;张明轩;曾锃;黄进;张瑞;张震;李世豪;滕昌志设计研发完成，并于2021-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的边缘计算主动服务方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的边缘计算主动服务方法及系统，方法包括以下步骤：1提取用户特征信息，同时提取用户意图分类；2通过深度神经网络预训练意图预判模型，意图预判模型输出为经过归一化指数函数softmax的多分类用户意图概率，然后利用交叉熵损失函数优化意图预判模型，优化后的意图预判模型输出为当前的意图的类别，同时将意图预判模型的倒数第二层作为表示向量，建立DDPG模型；3通过线上探索对DDPG模型进行优化；4设定强化学习的奖赏函数，如果用户使用其中一个服务，则奖赏值为1，否则奖赏值为0；根据奖赏值对用户资源请求进行预判。本发明的方法可以提升边缘节点的服务效率，并提升用户满意度。

本发明授权一种基于深度强化学习的边缘计算主动服务方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的边缘计算主动服务方法，其特征在于，包括以下步骤：1提取用户特征信息，特征信息包括用户画像、用户在设定期间内的应用负载、用户位置，同时提取用户意图分类；2通过深度神经网络预训练意图预判模型，所述意图预判模型为多分类神经网络模型，意图预判模型的输入为用户画像、用户在设定期间内的应用负载、用户位置，意图预判模型的输出为经过归一化指数函数softmax的多分类用户意图概率，然后利用交叉熵损失函数优化意图预判模型，训练后的意图预判模型输出为当前的意图的类别，同时将训练后的意图预判模型的倒数第二层作为表示向量，建立DDPG模型；3通过线上探索对DDPG模型进行优化；4设定强化学习的奖赏函数，如果用户使用其中一个意图对应的服务，则奖赏值为1，否则奖赏值为0；主动服务系统在与用户交互过程中，根据奖赏值对用户资源请求进行预判，选择使得critic估值函数最大的动作，即提供相应的服务。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网江苏省电力有限公司信息通信分公司，其通讯地址为：210024 江苏省南京市鼓楼区北京西路20号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。