一种利用强化学习优化物联网算力迁移的方法

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一种利用强化学习优化物联网算力迁移的方法
申请号:CN202511189935
申请日期:2025-08-25
公开号:CN120760297A
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
本申请涉及物联网算力迁移技术领域,尤其是涉及一种利用强化学习优化物联网算力迁移的方法,其包括任务调度模块、资源分配模块、迁移决策模块和反馈优化模块。通过任务分类与优先级评估确保合理调度,动态资源分配提升效率,强化学习算法优化迁移路径与目标节点选择,反馈优化实现模型参数调整。本申请能够显著增强物联网算力迁移的动态适应性、跨场景泛化能力及智能化水平,为复杂多变的物联网环境提供高效、可靠的解决方案。
技术关键词
优化物联网 资源分配模块 强化学习算法 任务调度 路径规划单元 强化学习模型 数据采集单元 监测网络节点 性能监控 分布式消息队列 模型更新 动态资源分配 决策 资源分配策略 监测单元 网络拓扑结构 深度Q网络
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