基于信息年龄的异构边缘计算网络卸载与资源分配方法

本发明属于边缘计算技术领域，尤其涉及一种基于信息年龄的异构边缘计算网络卸载与资源分配方法。本发明包括根据每个移动设备的经验进行联邦学习，根据联邦学习得到的全局神经网络参数更新每个移动设备的本地神经网络；对本地神经网络进行训练，利用训练好的本地神经网络输出当前时隙对应任务的卸载决策；使用精英保留遗传算法对不满足能耗约束的卸载决策进行调整；计算每个基站分配给每个移动设备的计算资源和带宽资源；执行卸载决策和计算资源与带宽资源分配任务；计算每个移动设备的奖励。本发明既降低了问题求解的复杂度，又通过安全学习机制确保严格满足能耗约束，显著提升了策略的收敛速度和鲁棒性。