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公开(公告)号：CN117134814A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311041563.0
申请日：2023-08-17
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
IPC: H04B7/185 , H04W28/08 , H04W72/0446 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及一种基于信息新鲜度的卫星边缘计算任务卸载方法，包括：获取卫星计算任务执行队列信息、接入卫星的地面用户传输队列信息以及无线传输信息；构建以最小化用户加权信息新鲜度为目标的优化问题模型；对优化问题模型进行预处理，并基于预处理后的优化问题模型，建立基于深度强化学习框架下的无模型马尔可夫决策过程；基于深度强化学习算法，求解基于深度强化学习框架下的无模型马尔可夫决策过程；根据求解后的结果，确定任务卸载方案。本发明能够提高计算资源的分配效率，同时能够满足对实时性要求较高的用户需求，使得用户可以获得信息新鲜度更高的计算任务结果。
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