公开(公告)号：CN118502888A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410314004.0

申请日：2024-03-19

Applicant: 江南大学

Inventor： 卢先领 ,  李德康

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/445 ,  G06F9/50 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于平均场多智能体的任务卸载方法及系统，涉及多接入边缘计算领域，包括移动设备MD将采集到的观测向量#imgabs0#传输至任务卸载控制器中，卸载控制器构建动作向量#imgabs1#为#imgabs2#制定动作奖励回报#imgabs3#当#imgabs4#发生动作后，将#imgabs5#和#imgabs6#作为一条经验放入经验池内；从经验池内随机均匀采样经验E，基于E计算损失函数，根据损失函数优化网络参数，输出优化后的动作向量反馈至MD；MD根据优化后的动作向量的概率分布得到决策向量#imgabs7#决定此任务的计算区域。本发明将多接入边缘计算的任务卸载过程建模为队列模型，有效地捕获了任务卸载过程的信息；另一方面，引入平均场深度确定策略梯度算法有效降低了联合动作空间的维度。