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申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
摘要：本发明公开了一种面向低轨巨型星座的云边服务迁移策略优化方法，包括：获取云边服务迁移系统在一个时刻下的状态数据；将状态数据输入第一神经网络模型，得到模型输出的所有状态‑服务迁移动作对的价值函数；选取并执行最大价值函数对应的服务迁移动作；获取迁移时延收益、以及下一个时刻下的状态数据，并将状态数据、服务迁移动作和迁移时延收益作为一个状态转移序列存入设定经验池中；当经验池中存储的状态转移序列数量达到设定容量后，从中选取多个状态转移序列，利用状态转移序列和第二神经网络模型训练更新第一神经网络模型的参数。本发明的方法能够确定不同系统状态下的服务迁移动作的最优分配方式，提高资源利用率和云边服务迁移的时效性。
主权项：1.一种面向低轨巨型星座的云边服务迁移策略优化方法，其特征在于，用于面向低轨巨型星座的云边服务迁移系统，包括：获取所述云边服务迁移系统在一个时刻下的状态数据；将获取的状态数据输入预先构建并训练的第一神经网络模型，得到所述第一神经网络模型输出的所有状态-服务迁移动作对的价值函数；选取并执行最大价值函数对应的服务迁移动作；其中，在每次执行服务迁移动作后，获取执行服务迁移动作后的迁移时延收益、以及下一个时刻下的状态数据，并将两个时刻的状态数据、服务迁移动作和迁移时延收益作为一个状态转移序列存入设定经验池中；其中，当经验池中存储的状态转移序列数量达到设定容量后，从经验池中选取多个状态转移序列，利用状态转移序列和预先构建并训练的第二神经网络模型训练更新所述第一神经网络模型的参数，且在所述第一神经网络模型的参数更新预设次数之后，将所述第一神经网络模型的参数复制给所述第二神经网络模型以更新所述第二神经网络模型的参数，所述第二神经网络模型能够根据输入的一个时刻的状态数据输出对应的所有状态-服务迁移动作对的价值函数。
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权利要求：
百度查询： 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 一种面向低轨巨型星座的云边服务迁移策略优化方法
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