摘要
本发明提供了一种自适应边缘服务器放置与动态调整优化方法,首先获取区域内所有基站的位置,并随机生成所有服务器的位置;其次智能体根据服务器的动态位置信息生成状态特征;然后智能体根据状态特征决定要选择移动的服务器和移动的方向;计算出该方向的所有基站的距离矩阵,并依据距离矩阵得出服务器所要移动到的位置。最后根据移动后的服务器信息和动态基站信息计算出当前系统中的延迟和负载作为奖励,反馈更新智能体的决策网络。本发明适用于移动边缘计算场景下的动态服务器放置问题,通过感知实时基站特征,动态调整服务器位置,提供有效的负载均衡策略的同时降低了系统的延迟。
技术关键词
网络
深度强化学习方法
深度强化学习算法
矩阵
动态位置信息
决策
动态服务器
负载均衡策略
动态基站
DQN算法
梯度下降法
地图
参数
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