面向CNN网络的移动边缘计算动态卸载方法及设备介质

本发明公开了一种面向CNN网络的移动边缘计算动态卸载方法及设备介质，包括：在通感算一体化系统中获取图像任务数据、设备状态数据和网络状态数据，构成数据集；构建通感算一体化系统模型，面向计算任务，将通感算一体化系统模型转化为计算任务切分和资源分配问题；构建马尔可夫决策模型；采用基于多智能体深度强化学习算法的联合优化策略，通过训练图像任务数据和网络状态数据，获得满足终止条件的神经网络参数模型；将训练好的神经网络参数模型部署到系统中；根据实时的数据产生计算任务切分决策和计算资源分配决策，将决策结果信息传输至各节点，实现计算任务的卸载。本发明在网络环境和网络资源紧缺的条件下，实现计算任务的顺利执行。