本發明公開了一種基于聯邦學習的微網群請求動態遷移調度方法及裝置,包括:對包括微網群設備和邊緣計算設備的微網群系統進行初始化;各個微網群設備利用深度強化學習方法并基于本地歷史運行數據對本地學習模型進行訓練,并將訓練后的模型參數和本地訓練次數發送邊緣計算設備;邊緣計算設備基于本地訓練次數對接收到的模型參數進行聚合以更新請求評估模型,并將更新后的請求評估模型發送各微網群設備;微網群設備根據更新后的請求評估模型,在請求調度決策時以最大化長期效益期望為目標預測資源分配策略,資源分配策略包括請求遷移決策和資源單元數量決策。本發明可以在節省傳輸開銷保證了數據隱私與安全的同時,也還確保了決策的準確高效。
聲明:
“基于聯邦學習的微網群請求動態遷移調度方法及裝置” 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)