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申请/专利权人：上海大学
摘要：一种基于MEC辅助系统中面向用户计算卸载的多维度资源联合优化方法，通过构建包含网络模型、通信模型、缓存模型以及计算卸载模型的MEC辅助网络中面向用户计算卸载的系统模型，并基于此模型构建以最小化系统加权开销为目标的联合优化问题，再通过深度强化学习算法求解得到最优策略，实现多维度资源联合优化。本发明考虑在MEC辅助的网络场景下，考虑到用户不同的计算任务类型，联合优化计算、通信、缓存3C资源，充分利用各维度资源，发挥MEC的潜在优势，在联合优化问题建模过程中，同时考虑降低用户设备计算任务处理的时延和能耗，显著提升系统的整体性能和用户体验，弥补现有技术中资源优化目标单一的问题。
主权项：1.一种基于MEC辅助系统中面向用户计算卸载的多维度资源联合优化方法，其特征在于，通过构建包含网络模型、通信模型、缓存模型以及计算卸载模型的MEC辅助网络中面向用户计算卸载的系统模型，并基于此模型构建以最小化系统加权开销为目标的联合优化问题，再通过深度强化学习算法求解得到最优策略，实现多维度资源联合优化；所述的联合优化问题，通过转换为马尔可夫决策过程MDP模型后，再采用基于近端策略优化PPO强化学习模型求解得到最优策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 MEC辅助系统中的多维度资源联合优化方法
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