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摘要：本申请公开了一种基于强化学习的任务卸载方法、装置、设备及介质，该方法包括：将预设状态数据、预设任务卸载指令以及预设奖励值组成一个样本，将多个样本组成训练集；基于训练集，确定训练后的actor网络和训练后的critic网络；将当前资源利用率、当前任务数据量、第二行驶位置以及第二行驶速度组成当前状态数据；获取训练后的actor网络基于当前状态数据输出的当前任务卸载指令；根据当前奖励值以及发送系数生成模型，生成当前发送系数，当前发送系数大于预设发送系数时，向当前车辆发送当前任务卸载指令。本申请有利于提高任务卸载的效率。
主权项：1.一种基于强化学习的任务卸载方法，其特征在于，应用于边缘服务器，所述边缘服务器存储有actor网络和critic网络，所述任务卸载方法包括：获取预设资源利用率、预设任务数据量，获取预设车辆的第一行驶位置以及第一行驶速度，将所述预设资源利用率、所述预设任务数据量、所述第一行驶位置以及所述第一行驶速度组成预设状态数据，所述预设任务数据量为预设的待处理任务的数据量；将所述预设状态数据、所述预设状态数据对应的预设任务卸载指令以及所述预设状态数据对应的预设奖励值组成一个样本，将多个所述样本组成训练集；基于所述训练集，确定训练后的所述actor网络和训练后的所述critic网络；获取当前资源利用率、当前任务数据量，获取当前车辆的第二行驶位置以及第二行驶速度，将所述当前资源利用率、所述当前任务数据量、所述第二行驶位置以及所述第二行驶速度组成当前状态数据，所述当前任务数据量为当前的待处理任务的数据量；将所述当前状态数据输入到训练后的所述actor网络中，获取训练后的所述actor网络基于所述当前状态数据输出的所述当前任务卸载指令；将所述当前状态数据以及所述当前任务卸载指令输入到训练后的所述critic网络中，获取训练后的所述critic网络基于所述当前状态数据以及所述当前任务卸载指令输出的当前奖励值；根据所述当前奖励值以及预设的发送系数生成模型，生成当前发送系数，当所述当前发送系数大于预设发送系数时，向所述当前车辆发送所述当前任务卸载指令。
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百度查询： 湖南工商大学 一种基于强化学习的任务卸载方法、装置、设备及介质
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