公开(公告)号：CN112381212A

公开(公告)日：2021-02-19

申请号：CN202011368603.9

申请日：2020-11-27

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 黄俊 ,  连亚婷

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的移动边缘计算服务组合方法，属于移动边缘计算领域，包括S1：获取用户需求，对当前可用服务的QoS属性进行归一化处理；S2：针对终端高度移动的特性，构建共享服务的移动终端模型；S3：构建基于移动边缘计算的在线服务组合模型；S4：利用深度强化学习算法对服务组合问题进行求解。本发明方法利用深度强化学习算法，可在海量边缘服务数据中表现出其高效性，保证终端用户在移动的过程中提供可靠的解决方案。本发明方法不仅能满足终端用户需求，而且能保证服务组合的可靠性、高效性和灵活性。

公开(公告)号：CN112381212B

公开(公告)日：2023-02-17

申请号：CN202011368603.9

申请日：2020-11-27

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 黄俊 ,  连亚婷

IPC: G06F9/50 ,  G06N3/045 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的移动边缘计算服务组合方法，属于移动边缘计算领域，包括S1：获取用户需求，对当前可用服务的QoS属性进行归一化处理；S2：针对终端高度移动的特性，构建共享服务的移动终端模型；S3：构建基于移动边缘计算的在线服务组合模型；S4：利用深度强化学习算法对服务组合问题进行求解。本发明方法利用深度强化学习算法，可在海量边缘服务数据中表现出其高效性，保证终端用户在移动的过程中提供可靠的解决方案。本发明方法不仅能满足终端用户需求，而且能保证服务组合的可靠性、高效性和灵活性。