一种基于分层强化学习的依赖任务卸载决策算法

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一种基于分层强化学习的依赖任务卸载决策算法
申请号:CN202510731673
申请日期:2025-06-03
公开号:CN120631464A
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明涉及边缘计算技术领域,具体涉及一种基于分层强化学习的依赖任务卸载决策算法,将依赖任务卸载决策问题视为由两个子问题构成的高耦合问题,提出卸载顺序决策模块和卸载位置决策模块联动求解。提出OO求解子任务卸载顺序决策子问题,基于DAG构建子任务顺序决策状态转换机制,设计基于强化学习方法解决该子问题,获取子任务最优卸载顺序。提出OL求解子任务卸载位置决策子问题,构建子任务卸载位置决策模型,获得最终的子任务卸载决策。OO将子任务卸载顺序传递给OL,OL根据卸载顺序依次做出卸载位置决策,并利用卸载时延作为两个模块间的联动反馈因素交替优化两个子问题,提高了依赖任务卸载策略设置的合理性。
技术关键词
分层强化学习 决策算法 强化学习算法 模块 卸载策略 边缘计算技术 强化学习方法 时延 机制 队列
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