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本申请涉及一种移动边缘计算中的计算卸载方法,包括以下步骤:S1、建立移动边缘计算系统;S2、建立移动设备的本地模型以及边缘服务器模型;S3、建立优化问题模型;S4、将深度强化学习方法引入到移动边缘计算任务卸载,以实现动态移动边缘计算环境中任务的智能卸载;S5、在学习的过程中,引入深度压缩技术,对模型进行压缩和加速。本申请中的计算卸载方法适用于移动边缘计算动态系统,最小化系统的时延和能耗,同时解决了参数过多、收敛慢的问题。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN118102454A
(43)申请公布日2024.05.28
(21)申请号202410086164.4G06N3/092(2023.01)
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