基于生成对抗模仿学习的边缘节点动态资源分配方法
公开
摘要
本发明公开一种基于生成对抗模仿学习的边缘节点动态资源分配方法，包括：获取边缘节点上的边缘环境信息，根据边缘环境信息，利用预先训练的资源分配策略模型得到资源分配策略；根据资源分配策略向请求服务的各用户节点分配应用服务资源；资源分配策略模型基于预训练的用户请求策略模型利用Q‑learning强化学习算法训练得到；用户请求策略模型为基于历史真实边缘环境信息利用生成对抗训练得到。本发明无需通过与大量真实边缘环境交互便可实现资源分配策略模型的策略优化，从而在实际边缘节点资源分配时能够获得更贴合实际用户需求的资源分配策略，提升边缘节点应用为用户提供服务的效率，优化用户服务体验。
基本信息
专利标题 ：
基于生成对抗模仿学习的边缘节点动态资源分配方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114567560A
申请号 ：
CN202210067473.8
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-01-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
缪巍巍张明轩曾锃全思平杨君中王兴龙张瑞张震滕昌志李世豪毕思博张利孙琦赵然
申请人 ：
国网江苏省电力有限公司信息通信分公司;国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
申请人地址 ：
江苏省南京市鼓楼区北京西路20号
代理机构 ：
南京纵横知识产权代理有限公司
代理人 ：
张倩倩
优先权 ：
CN202210067473.8
主分类号 ：
H04L41/0894
IPC分类号 ：
H04L41/0894 H04L41/14 H04L67/1001 H04L67/60 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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