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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明公开了一种基于SAGIN的任务卸载与资源分配联合优化方法及系统，通过SAG‑IoT系统收集任务及调度信息；利用任务数据及调度信息，基于匹配博弈算法实现UAV与IoT设备的最优关联，并对任务卸载做出最优决策，最大化SAG‑IoT系统计算性能；基于最优关联、任务卸载最优决策以及最大化SAG‑IoT系统计算性能，基于深度强化学习的在线卸载框架，构建从输入Xt到最优动作x*t的低复杂度映射策略，基于不同模块与随机环境的重复交互，依次迭代和运行，实现任务卸载与资源分配联合优化。本发明在稳定系统队列的同时获得了最优的计算性能，优化框架除了利用二进制计算卸载外，还可以扩展到由多个独立子任务组成的在线部分计算卸载策略。
主权项：1.一种基于SAGIN的任务卸载与资源分配联合优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过SAG-IoT系统收集任务及调度信息；S2、利用步骤S1得到的任务数据及调度信息，基于匹配博弈算法实现UAV与IoT设备的最优关联，并对任务卸载做出最优决策，最大化SAG-IoT系统计算性能；S3、基于步骤S2得到的最优关联、任务卸载最优决策以及最大化SAG-IoT系统计算性能，基于深度强化学习的在线卸载框架，构建从输入Xt到最优动作x*t的低复杂度映射策略，基于不同模块与随机环境的重复交互，依次迭代和运行，实现任务卸载与资源分配联合优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种基于SAGIN的任务卸载与资源分配联合优化方法及系统
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