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申请/专利权人：云南大学
摘要：本发明公开了一种基于多代理强化学习的服务迁移和资源分配联合优化方法，包括：获取IoT环境中的用户信息U，判断用户服务上下文是否需要迁移；若需要迁移，计算发生迁移时的优化响应时间和服务迁移成本；基于优化响应时间和服务迁移成本生产联合优化问题；基于多代理强化学习和凸优化方法，求解联合优化问题，得到服务迁移策略和最优资源分配策略；本发明将服务迁移和资源分配相结合，同时考虑网络的拓扑结构和各边缘服务器的异构性；通过多代理强化学习和凸优化方法解决联合优化问题，可以在现实环境中更加实时和快速的提供合适的服务迁移和资源分配策略，以减小用户任务响应时间的同时降低系统的迁移成本。
主权项：1.一种基于多代理强化学习的服务迁移和资源分配联合优化方法，其特征在于，包括：获取IoT环境中的用户信息U，判断用户服务上下文是否需要迁移；若需要迁移，计算发生迁移时的优化响应时间和服务迁移成本；基于优化响应时间和服务迁移成本生产联合优化问题；基于多代理强化学习和凸优化方法，求解联合优化问题，得到服务迁移策略和最优资源分配策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南大学 基于多代理强化学习的服务迁移和资源分配联合优化方法
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