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申请/专利权人：湖北工业大学
摘要：本发明提供一种基于强化学习的无人机辅助边缘计算公平任务卸载方法，包括以下步骤：步骤一、建立系统模型，进行公式化处理，系统模型包括通信模型，计算模型和能耗模型；步骤二、提供问题描述与构建；步骤三、使用强化学习算法求解多约束优化问题；步骤四、性能分析，包括长期奖励回报以及在不同用户设备数量和通信条件下对平均时延，平均能耗和计算服务公平性的评价。该方法的计算服务公平性始终高于其他算法，表明在平衡不同用户设备任务卸载量、提高计算服务公平性方面具有良好效果，不仅在平均奖励值、时延、能耗和计算服务公平性方面表现出优势，并且在不同用户设备数量下具有良好的适应性和稳定性。
主权项：1.一种基于强化学习的无人机辅助边缘计算公平任务卸载方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、建立系统模型，并进行公式化处理，系统模型包括通信模型，计算模型和能耗模型；步骤二、提供问题描述并对该问题进行构建；步骤三、使用强化学习算法求解多约束优化问题；步骤四、性能分析，包括长期奖励回报，以及在不同用户设备数量和通信条件下对平均时延，平均能耗和计算服务公平性的评价。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北工业大学 一种基于强化学习的无人机辅助边缘计算公平任务卸载方法
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