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
系统为您推荐了相关专利信息
排序方法
排序模型
时间卷积网络
序列
工单管理系统
内容推荐系统
光学字符识别
兴趣画像
模型训练模块
时间序列分析方法
资源调度方法
资源受限项目调度
层级
索引
粒子群优化算法
状态指示电路
开关机时序
主控电路
双色指示灯
管理软件
虚拟电厂能源管理
智能体模型
深度强化学习算法
时间段
负荷