本申請屬于資源分配策略技術領域,特別是涉及一種邊緣計算資源分配方法。關于如何有效分配邊緣計算資源,移動邊緣計算環(huán)境可以建模為馬爾可夫決策過程,而該模型高度隨機而且十分復雜。一種邊緣計算資源分配方法,所述方法包括:1):定義邊緣計算模型狀態(tài)、動作和獎賞;2):分析、利用所述1)定義的狀態(tài)、動作和獎賞,定義神經網絡的結構和輸入輸出的結構;3):按照給定訓練方法更新、訓練所述2)定義的神經網絡并應用。機器學習中的深度強化學習技術由于其對環(huán)境的強大感知能力與決策能力,十分適合應用在此模型,以求解回報最大化的問題。
聲明:
“邊緣計算資源分配方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)