[發明專利]一種基于強化學習的多用戶移動邊緣計算遷移方法在審
| 申請號： | 201911020449.3 | 申請日： | 2019-10-25 |
| 公開（公告）號： | CN110830560A | 公開（公告）日： | 2020-02-21 |
| 發明（設計）人： | 張光林;王璐瑤;沈至榕;張文倩;王琳 | 申請（專利權）人： | 東華大學 |
| 主分類號： | H04L29/08 | 分類號： | H04L29/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 上海申匯專利代理有限公司 31001 | 代理人： | 徐俊;柏子雵 |
| 地址： | 201600 上*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 強化 學習 多用戶 移動 邊緣 計算 遷移 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于強化學習的多用戶移動邊緣計算遷移方法，其特征在于，包括以下步驟：
S1、系統初始化參數，確定移動設備的個數N；將電池的最大容量設定為默認值，且默認電池初始電量為0；設置：移動設備的靜態功耗、標準化的電池單位損耗成本ω、備用電源成本系數初始化方法參數，初始化Q值均為零，設置加權過去值和新獎賞的學習率α，設置決定未來獎賞重要性的折合因子γ，進入下一步開始迭代；
S2、t時刻的移動設備觀察狀態s(t)，使用∈-貪婪算法決定t時刻的最佳的動作a(t)；
S3、進行上一步確定的動作a(t)，到達下一個狀態；
S4、根據獎賞函數求獎賞r；
S5、更新狀態動作值矩陣Q(s,a)，并設置下一個狀態作為當前狀態；
S6、判斷是否滿足迭代終止條件，若滿足，則計算整個方法執行后移動設備的總成本；若不滿足，則跳轉至步驟S2。
2.如權利要求1所述的一種基于強化學習的多用戶移動邊緣計算遷移方法，其特征在于，步驟S4中，所述獎賞r為t時刻前的平均成本與當前時刻成本的差。
3.如權利要求1所述的一種基于強化學習的多用戶移動邊緣計算遷移方法，其特征在于，步驟S6中，移動設備的總成本為時間延遲成本與電池損耗成本之和。
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