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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明提供了一种好奇心驱动的超图分区卸载算法，包括对依赖型任务卸载环境建模，并对建模好的依赖型任务卸载环境设置优化目标和约束条件，依赖型任务卸载环境在依赖型任务场景下构建；将用户侧的任务建立为有向无环图DAG并转换成超图，使用超图分区算法将任务根据自身属性划分到不同的分区进行卸载；对依赖型任务卸载决策过程进行建模，利用好奇心模块提供的内在奖励信号引导近端策略优化算法进行学习，得到最终好奇心驱动的超图分区卸载算法。本发明采用上述的一种好奇心驱动的超图分区卸载算法，解决了算力供需矛盾，提高了探索能力，时延能耗更低。
主权项：1.一种好奇心驱动的超图分区卸载算法，其特征在于，包括以下步骤：对依赖型任务卸载环境建模，并对建模好的依赖型任务卸载环境设置优化目标和约束条件；其中，依赖型任务卸载环境包括卸载时延模型、卸载能耗模型、调度模型，依赖型任务卸载环境在依赖型任务场景下构建；将用户侧的任务建立为有向无环图DAG并转换成超图，使用超图分区算法将任务根据自身属性划分到不同的分区进行卸载；对依赖型任务卸载决策过程进行建模，利用好奇心模块提供的内在奖励信号引导近端策略优化算法进行学习，得到最终好奇心驱动的超图分区卸载算法；其中，对依赖型任务卸载决策过程进行建模基于马尔可夫决策，马尔可夫决策包括状态空间、动作空间、奖励函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种好奇心驱动的超图分区卸载算法
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