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申请/专利权人：福州大学
摘要：本发明涉及一种基于图强化学习的多边缘协同负载均衡方法，属于负载均衡领域。引入GNN辅助DRL对边缘图拓扑信息进行特征学习，快速求解出场景中的目标边缘负载均衡方案，最小化系统的最大任务平均响应时延，提高整体服务质量。本发明综合考虑了包括多个边缘的MEC场景，每个边缘都包含一台具有计算资源的边缘服务器。任意时刻，边缘服务器上都有来自附近的移动设备所卸载的任务以待计算。
主权项：1.一种基于图强化学习的多边缘协同负载均衡方法，其特征在于，引入GNN辅助DRL对边缘图拓扑信息进行特征学习，快速求解出场景中的目标边缘负载均衡方案，最小化系统的最大任务平均响应时延，提高整体服务质量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 基于图强化学习的多边缘协同负载均衡方法
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