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申请/专利权人:华南理工大学
摘要:本申请涉及一种云边端协作计算卸载方法、装置、电子设备及存储介质,包括系统模型构建:建立包括多个IoT设备、一个边缘服务器和一个远程云服务器的云‑边‑端协作系统模型,所述系统模型包括任务依赖模型、通信模型和计算模型;问题公式化:构建任务卸载决策的优化目标及其相应的约束条件,所述优化目标为最小化系统中设备的平均能耗;计算卸载:使用图神经网络和强化学习方法获取任务卸载策略,实现云边端协作的卸载调度,所述卸载调度按时隙进行。本方法在未知子任务信息的场景下,利用图神经网络和强化学习方法在每一个时隙对多个存在依赖关系的任务进行调度以获取任务卸载策略,从而降低IoT设备的平均能耗。
主权项:1.一种云边端协作计算卸载方法,其特征在于,所述方法包括:系统模型构建:建立包括多个IoT设备、一个边缘服务器和一个远程云服务器的云-边-端协作系统模型,所述系统模型包括任务依赖模型、通信模型和计算模型;问题公式化:构建任务卸载决策的优化目标及其相应的约束条件,所述优化目标为最小化系统中设备的平均能耗;计算卸载:使用图神经网络和强化学习方法获取任务卸载策略,实现云边端协作的卸载调度,所述卸载调度按时隙进行。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 华南理工大学 云边端协作计算卸载方法、装置、电子设备及存储介质
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