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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明公开了一种基于半马尔可夫的智慧服务响应能力优化方法，具体涉及边缘计算技术领域，优化方法利用半马尔可夫决策过程对响应能力进行建模，形成智慧服务架构，架构包括终端、云层以及边缘层，当终端发布任务后，该架构支持将任务分配给边缘层，并利用值迭代算法和Bellman方程，以系统的长期效益最大化为目标，得到最优的资源分配策略。本发明采用SMDP模型实现资源的最优利用，并建立了服务响应模型，利用边缘计算技术节省大量服务响应时延，满足智慧服务需求。
主权项：1.一种基于半马尔可夫的智慧服务响应能力优化方法，其特征在于：优化方法利用半马尔可夫决策过程对响应能力进行建模，形成智慧服务架构，架构包括终端、云层以及边缘层，当终端发布任务后，该架构支持将任务分配给边缘层，并利用值迭代算法和Bellman方程，以系统的长期效益最大化为目标，得到最优的资源分配策略；最优资源分配策略实现过程包括：所述Bellman方程可表示为： 其中，a为动作，s为状态，As为动作集合，Rs,a表示在状态s下采取行动a的系统收益，ω∈[1,0]表示折扣因子，ps'|s,a表示状态s执行动作a后变为状态s'的转移概率；接下来，将系统收益Rs,a、转移概率ps'|s,a和折扣因子ω归一化，将连续时间SMDP问题转化为离散时间SMDP问题，归一化结果如下： 其中，x＝Kλt+λm+τm+KNμf表示归一化参数,执行动作a后的任务到达率表示为λt,终端的到达率和离开率分别定义为λm和τm，单个边缘节点的服务率为μf，系统中可分配的边缘节点数为N，系统中的边缘节点总数为K；那么，Bellman方程改写为： 经过k和k+1次迭代，得到相邻两次迭代差值的绝对值，并且要求差值小于阈值ε，即： 其中θ为调整系数，用来控制精确度；当满足此条件时，价值函数的迭代过程终止，得到包含一组动作值的最优策略，所以在状态s和行动a下，最优策略计算为：
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种基于半马尔可夫的智慧服务响应能力优化方法
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