一种星地融合边缘计算系统中推理任务卸载与资源分配方法

本发明公开了一种低轨卫星边缘计算系统中推理任务卸载与资源编排方法，包括构建低轨卫星边缘计算系统模型与机器学习推理任务模型；构建基于低轨卫星移动性的范围覆盖模型，对星地网络任务卸载策略进行约束；构建推理任务精度模型、时延模型和卫星能耗模型，进而建立多目标联合优化问题；构建马尔可夫决策过程，将上述问题转化为强化学习优化问题，并搭配快速数值方法联合求解；本发明综合考虑机器学习推理任务处理时延、系统发射功率与计算资源分配动态优化，在充分考虑低轨卫星的覆盖特性和负载均衡基础上，提升系统资源利用效率，提高用户体验。