一种边缘计算环境下元强化学习驱动的自适应任务卸载机制

本发明公开了一种边缘计算环境下元强化学习驱动的自适应任务卸载机制。该机制构建由用户设备层和边缘服务器层组成的系统架构，结合任务解析、状态感知与策略优化过程，实现对多任务依赖结构的卸载调度优化。通过将任务卸载建模为马尔可夫决策过程，并采用双层训练机制，利用近端策略优化算法实现本地策略训练，结合跨任务的元策略学习提升系统泛化能力。所述方法融合序列到序列神经网络结构与多头注意力机制，在建模任务依赖关系的同时提升卸载策略生成的准确性与效率。该机制在动态边缘计算环境中具备良好的任务适应能力和延迟优化性能，适用于多种移动计算场景。