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申请/专利权人：山东大学
摘要：本申请属于多智能体强化学习领域，具体涉及一种基于多智能体强化学习的协作推理任务调度方法，初始化多智能体环境，设置多台用户设备，每个用户设备均是一个智能体，在每个用户设备上部署独立的Actor神经网络，设置多台云端服务器并在中控服务器上部署中央Critic神经网络，并为用户设备提供多条通信通道选择，其优点在于，利用此方案来解决任务分割点、通信信道、服务器选择的组合优化问题。
主权项：1.一种基于多智能体强化学习的协作推理任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.初始化多智能体环境，设置多台用户设备，每个用户设备均是一个智能体，在每个用户设备上部署独立的Actor神经网络，设置多台云端服务器并在中控服务器上部署中央Critic神经网络，并为用户设备提供多条通信通道选择；S2.收集多智能体环境当前状态，传入到每个Actor网络中获得输出；S3.将每个Actor网络的输出映射到决策空间，得到本次循环的决策；S4.将决策部署到多智能体环境中，得到当前决策的执行时间；S5.将决策的执行时间传入Critic神经网络，获得当前决策的得分；S6.用决策得分更新Actor网络与Critic网络；S7.重复步骤S2到S6，直到决策收敛，即决策的执行时间稳定为止。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于多智能体强化学习的协作推理任务调度方法
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