[發明專利]基于多智能體的邊緣云可擴展任務卸載方法在審
| 申請號： | 202110462090.6 | 申請日： | 2021-04-27 |
| 公開（公告）號： | CN113064671A | 公開（公告）日： | 2021-07-02 |
| 發明（設計）人： | 孫立峰;姜麗麗;黃天馳;張睿霄 | 申請（專利權）人： | 清華大學 |
| 主分類號： | G06F9/445 | 分類號： | G06F9/445;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 徐章偉 |
| 地址： | 10008*** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 智能 邊緣 擴展 任務 卸載 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于多智能體的邊緣云可擴展任務卸載方法，其特征在于，包括以下步驟：
在創建環境并初始化多個智能體的模型參數后，初始化每個Agent的網絡結構，定義狀態S，行為A和獎勵函數R，定義目標值函數Q，每個Agent根據自己觀測的狀態與移動邊緣網絡環境進行交互，將輸入狀態與輸出行為保存至經驗回放池；
每個智能體對所述經驗回放池中的數據進行采樣，訓練自己的actor和critic網絡并優化參數；以及
在模型收斂至滿足迭代條件后生成卸載策略，并根據所述卸載策略進行卸載決策。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：
檢測是否加入新設備
在檢測到加入所述新設備后，重置環境，設置新的智能體網絡參數，以使得所述每個智能體進行采樣和進行卸載決策。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：
根據由智能體網絡結構、交互環境和多用戶設備間的關系生成的多任務-多用戶-邊緣云模式構建系統模型。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將輸入狀態與輸出行為保存至經驗回放池，包括：
每個actor根據自己觀測的狀態與移動邊緣網絡環境進行交互，并基于critic的值函數指導下一步行為；
根據預先設置的經驗回放池大小，收集所述輸入狀態與輸出行為，存放到所述經驗回放池。
下載完整專利技術內容需要扣除積分，VIP會員可以免費下載。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于清華大學，未經清華大學許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/202110462090.6/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
