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一种基于深度强化学习的工业物联网图任务卸载方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习的工业物联网图任务卸载方法及系统,该方法包括:基于工业物联网中卸载任务场景构建移动边缘计算系统;基于移动边缘计算系统设定图任务卸载的优化目标,所述优化目标为最小化任务完成时间与数据交换消耗的权重之和;根据移动边缘计算系统中的环境状态和图任务卸载的优化目标,基于预构建深度Q网络进行强化学习,在动态时变环境下学习对计算密集型图任务进行卸载,得到最优动作。该系统包括:系统模型构建模块、优化目标设定模块和强化学习模块。通过使用本发明,能够制定在时变条件和有限资源下图形任务的卸载策略。本发明可广泛应用工业物联网领域。

著录项

  • 公开/公告号CN113590229A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中山大学;

    申请/专利号CN202110923267.8

  • 申请日2021-08-12

  • 分类号G06F9/445(20180101);G06F9/48(20060101);G06F9/50(20060101);

  • 代理机构44367 深圳市创富知识产权代理有限公司;

  • 代理人高冰

  • 地址 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号

  • 入库时间 2023-06-19 13:05:40

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