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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：一种基于分层强化学习的移动边缘计算任务卸载与服务缓存方法，属于移动边缘计算领域。本发明首先划分移动边缘计算中任务卸载与服务缓存的层次结构，采用分层强化学习来处理移动边缘计算中的任务卸载与服务缓存的联合优化问题。在本发明的分层框架中，上层算法基于移动终端的服务需求，在长时间周期上做出边缘服务器的服务缓存决策，下层算法解决边缘计算中移动终端实时的任务卸载问题。本发明基于移动边缘计算中移动终端服务需求的时空动态性，通过学习热点服务特征，在边缘服务器间合理的部署各种服务，移动终端根据服务缓存情况进行任务卸载决策，更好的解决了系统在长时间维度上任务计算延迟与能耗的优化问题。
主权项：1.一种基于分层强化学习的移动边缘计算任务卸载与服务缓存方法，其特征在于：首先，利用人工神经网络构建任务卸载决策模型，在移动边缘计算模拟环境中训练该神经网络模型至收敛；其次利用人工神经网络构建服务缓存决策模型，在移动边缘计算模拟环境中训练该神经网络模型至收敛；最后，进入任务卸载与服务缓存方法的执行阶段，首先将训练完成的模型部署到对应服务器上，任务卸载决策模型会根据边缘服务器所观测的状态做出任务卸载决策，在一段时间后，会触发服务缓存决策，服务缓存决策模型根据这一段时间内边缘服务器覆盖范围内移动终端任务生成情况和任务卸载动作做出服务缓存决策；根据任务卸载与服务缓存问题的时序特征，引入分层的思想，降低问题的复杂度，在长时间维度上联合优化系统的延迟与能耗。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种基于分层强化学习的移动边缘计算任务卸载与服务缓存方法
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