公开(公告)号：CN112511336B

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202011222597.6

申请日：2020-11-05

Applicant: 上海大学

Inventor： 刘通 ,  揭潇淦 ,  童维勤 ,  李卫民

IPC: H04L41/14 ,  H04L41/142 ,  H04L67/51

Abstract: 本发明涉及一种边缘计算系统中的在线服务放置方法，在一个考虑异构计算任务随机实时到来的边缘计算系统中，将时间分成等长时间片，在考虑边缘服务器有限的存储空间和计算资源的限制下，决定在边缘服务器上放置哪些服务来服务相应的任务，从而最小化完成所有任务的总时延。本发明采用算法包含两个交替的阶段，第一个阶段为服务放置动作的产生，即基站利用深度神经网络选择出最佳的服务放置决策，然后存储下基站和网络的交互过程作为经验。第二阶段为网络训练部分，利用经验回放技术和一个与在线网络结构相同但参数不同的目标网络来训练在线网络的参数。本发明保证在无法获取未来动态信息的和基站资源受限情况下，计算任务的总完成时延最小。

公开(公告)号：CN112511336A

公开(公告)日：2021-03-16

申请号：CN202011222597.6

申请日：2020-11-05

Applicant: 上海大学

Inventor： 刘通 ,  揭潇淦 ,  童维勤 ,  李卫民

IPC: H04L12/24 ,  H04L29/08

Abstract: 本发明涉及一种边缘计算系统中的在线服务放置方法，在一个考虑异构计算任务随机实时到来的边缘计算系统中，将时间分成等长时间片，在考虑边缘服务器有限的存储空间和计算资源的限制下，决定在边缘服务器上放置哪些服务来服务相应的任务，从而最小化完成所有任务的总时延。本发明采用算法包含两个交替的阶段，第一个阶段为服务放置动作的产生，即基站利用深度神经网络选择出最佳的服务放置决策，然后存储下基站和网络的交互过程作为经验。第二阶段为网络训练部分，利用经验回放技术和一个与在线网络结构相同但参数不同的目标网络来训练在线网络的参数。本发明保证在无法获取未来动态信息的和基站资源受限情况下，计算任务的总完成时延最小。