本發(fā)明屬于移動邊緣計算卸載技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種MEC中近似最優(yōu)化與基于強化學(xué)習(xí)的任務(wù)卸載方法。本發(fā)明對問題建立數(shù)學(xué)模型,將待解決問題轉(zhuǎn)化為整數(shù)線性規(guī)劃問題。針對此問題,本發(fā)明中提出的離線算法對問題中的整數(shù)約束條件進行松弛操作,然后對求解結(jié)果依次進行過濾、舍入操作,以得到最終解。本發(fā)明同時也給出了解決此問題的在線算法,先基于強化學(xué)習(xí)理論使用線性回歸方法預(yù)測并給出卸載策略,然后在此基礎(chǔ)上結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進一步給出相應(yīng)的最優(yōu)資源分配策略。以上方法可以在有限的資源條件下為用戶制定合理的任務(wù)卸載與資源分配策略,有效減少用戶設(shè)備的應(yīng)用程序執(zhí)行延遲以及設(shè)備能耗,在提高服務(wù)質(zhì)量的同時提高整個網(wǎng)絡(luò)的利用率。
聲明:
“MEC中近似最優(yōu)化與基于強化學(xué)習(xí)的任務(wù)卸載方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)