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申请/专利权人：湖南大学重庆研究院
摘要：本发明涉及深度强化学习领域，尤其涉及基于深度确定性策略梯度的云机器人协同任务卸载方法。包括如下步骤：1将其简化为包裹分拣与分发的应用程序。2设计并实现一种面向云机器人的端边云协同任务卸载架构。3将卸载问题归纳为一个具有延迟、能耗和资源约束的多目标优化问题。4在边缘服务器中进行模型的离线训练，并保存模型以供在线决策使用。5边缘服务器快速生成任务卸载决策，由主机器人执行任务的分配与整合。本发明的有益效果在于，支持离线训练再在线决策，将在线决策的复杂性转移到离线训练阶段，可以快速适应工业互联网环境中资源和任务需求的动态变化，实现稳定的算法收敛和优化效果。
主权项：1.基于深度确定性策略梯度的云机器人协同任务卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，利用典型的工业物流工厂代表工业互联网场景，将实际物流场景中的程序进行特征提取并简化，提出“包裹分拣和分发应用程序”；步骤2，针对工业互联网中典型的工业物流工厂场景，抽象出面向云机器人的端边云协同任务卸载架构；步骤3，分析面向云机器人的端边云协同任务卸载架构下的具体流程，将卸载问题归纳为一个具有延迟、能耗和资源约束的多目标优化问题，随后对归纳出的任务卸载问题进行综合建模，包括通信模型、移动模型、计算模型和综合任务模型；步骤4，在边缘服务器中进行基于深度确定性策略梯度的协同卸载算法，简称NPE_DDPG算法，的离线训练，并保存模型以供在线决策使用；步骤5：在卸载决策阶段，边缘服务器运行NPE_DDPG算法，快速得到任务卸载决策；在决策执行阶段，边缘服务器将卸载决策发送给主机器人，由其负责任务的分发和整合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学重庆研究院 基于深度确定性策略梯度的云机器人协同任务卸载方法
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