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    基于深度強化學習的實時依賴型任務卸載方法

    923   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 07:02:26
    本發明涉及一種基于深度強化學習的實時依賴型任務卸載方法，包括以下步驟：步驟S1:基于任務卸載的系統模型，在運行時環境中使用DQN算法訓練卸載操作Q值預測模型；步驟S2:卸載操作Q值預測模型，根據計算節點的計算能力、計算節點之間的傳輸速率以及應用的卸載方案，預測不同卸載操作的Q值，然后，通過比較它們對應的Q值來選擇合適的卸載操作；步驟S3:重復步驟S2，通過反饋迭代逐步為每個任務決定執行位置。本發明能夠很好地適應不同的云邊緣環境，并高效地生成卸載方案。
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    聲明：
    “基于深度強化學習的實時依賴型任務卸載方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
    我是此專利(論文)的發明人(作者)
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