摘要
本发明公开了一种用于无线供电移动边缘计算网络的智能资源管理方法及系统。该智能资源管理方法及系统构建了注意力机制增强的多任务神经模型,并采用多多任务联合学习训练优化多任务神经模型,对无线供电移动边缘计算网络中的无线信道增益信息进行输入,得到计算决策和资源分配的预测结果,以得到最大化的网络性能。本发明能够高效实现计算卸载决策与资源调度,确保系统在快速变化的环境中保持高性能和低延迟,显著降低了在线决策的计算复杂度,将复杂计算转移至离线训练阶段,适用于资源受限的边缘设备;同时还能够动态监测无线信道增益,以进行任务卸载决策和资源分配,并利用掩码机制有效处理设备状态的动态变化。
技术关键词
多任务神经网络
智能资源管理方法
资源分配策略
决策
注意力机制
无线设备
系统状态信息
数据收集模块
多任务联合学习
资源管理系统
远程控制器
信道
服务器
数据处理模块
数据接口
系统为您推荐了相关专利信息
语言评价信息
群体决策方法
人机协同
语义分析能力
大语言模型
动态评估系统
子模块
ResNet网络
注意力机制
孤立森林算法
实例分割方法
实例分割模型
特征金字塔
令牌
图像分割
大语言模型
模型训练方法
指标
计算机存储介质
样本
日志管理方法
电力系统
异常数据
访问加密数据
消除方法