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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公布了在移动边缘环境下资源感知的多用户任务卸载方法与系统。该方法包括:根据用户移动轨迹数据集进行预处理,提取出有效的移动轨迹；根据边缘服务器的资源使用情况,提取具有时序依赖关系的历史资源使用数据；根据轨迹数据构造LSTM模型,对用户的轨迹进行预测；根据边缘节点历史资源使用情况构建资源感知模型；根据预测的用户位置得到任务卸载备选边缘节点集并预测集合中每个节点可用资源；根据任务信息及边缘节点可用资源，通过深度强化学习算法进行多用户任务卸载，从而做出最优任务卸载决策。本发明考虑到边缘节点资源的动态特性和用户移动性来进行任务卸载，提供了一种全局最优的任务卸载决策,优化边缘用户任务执行的时延和能耗成本。
主权项：1.一种移动边缘环境下资源感知的多用户任务卸载方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：根据用户移动轨迹数据集进行预处理，提取出用户真实的移动轨迹；步骤2：根据边缘服务器的资源使用情况,提取具有时序依赖关系的资源使用数据；步骤3：根据用户的历史轨迹数据构造LSTM模型,对用户的轨迹进行预测；步骤4：根据边缘节点历史资源使用情况构建资源感知模型；步骤5：根据预测的用户位置得到任务卸载备选边缘节点集并根据资源感知模型预测边缘节点集中每个边缘节点的可用资源；步骤6：根据边缘用户任务信息及移动感知的备选边缘节点可用资源，通过深度强化学习算法进行多用户任务卸载，从而做出满足用户移动的最优任务卸载决策。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 移动边缘环境下资源感知的多用户任务卸载方法及系统
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