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一种基于分层强化学习的移动边缘计算任务卸载与服务缓存方法，属于移动边缘计算领域。本发明首先划分移动边缘计算中任务卸载与服务缓存的层次结构，采用分层强化学习来处理移动边缘计算中的任务卸载与服务缓存的联合优化问题。在本发明的分层框架中，上层算法基于移动终端的服务需求，在长时间周期上做出边缘服务器的服务缓存决策，下层算法解决边缘计算中移动终端实时的任务卸载问题。本发明基于移动边缘计算中移动终端服务需求的时空动态性，通过学习热点服务特征，在边缘服务器间合理的部署各种服务，移动终端根据服务缓存情况进行任务卸载决策，更好的解决了系统在长时间维度上任务计算延迟与能耗的优化问题。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202410283346.0
Filing Date： 2024-03-13
Publication Date： 2024-08-27
Pub. No.： CN118555614A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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