摘要
本发明公开了一种基于Lyapunov优化的EdgeManager框架及AIoT系统资源管理方法及检测方法,所述的方法包含:步骤1、EdgeManager系统模型构建,步骤2、动态资源管理方法,所述的动态资源管理方法包括任务动态分配、通信与计算资源分配、HyDRL‑MO混合优化算法、Lyapunov优化,所述的Lyapunov优化包括基于Lyapunov优化的队列稳定性处理和基于EdgeManager框架的深度学习在线资源管理。通过本发明的EdgeManager框架,可以显著提升边缘智能环境下的资源管理效率和推理性能,为工业自动化、大规模视频监控和其他高QoS要求的应用场景提供有效支持。
技术关键词
系统资源管理方法
动态资源管理方法
混合优化算法
云服务器
队列模型
资源分配
工业网关
李雅普诺夫函数
框架
策略更新
DNN模型
定义
决策
大规模视频监控
变量
精度
模块
多阶段
系统为您推荐了相关专利信息
数据流方法
数据流系统
伪随机函数
数据项
客户端
资源分配联合优化
终端设备
联合资源优化方法
新型电力系统
深度确定性策略梯度
采集终端
地质勘探数据采集
管理终端
管理方法
信息保密
李雅普诺夫函数
转换误差
车辆队列协同控制
队列模型
加速度
数据处理平台
数据采集车
嵌入式数据库
管理方法
可视化模块