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申请/专利权人：天津大学
申请日：2024-01-05
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118051306A
主分类号：G06F9/48
分类号：G06F9/48;G06F9/50;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/092
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明公开了一种基于好奇心机制的边缘云系统调度方法，涉及互联网调度领域，通过采用小时间尺度的多智能体行动者‑评论者算法MAA2C进行请求调度以及大时间尺度的图卷积网络‑行动者‑评论者算法GCN‑A2C进行服务编排；在MAA2C和GCN‑A2C强化学习算法中添加内在好奇心模块ICM，ICM模块包括前向模型forwardmodel和逆向模型inversemodel两个组件；前向模型负责预测智能体在不同动作下的下一个状态，逆向模型负责预测智能体应该采取的动作，实现从当前状态到目标状态的转移；ICM模块在强化学习框架中引入内在奖励机制；使用多智能体强化学习MARL使得边缘云调度器能够在互动环境中学习，有效处理复杂的协同决策问题。本发明采用上述的调度方法，提升了系统的效率和稳定性。
主权项：1.一种基于好奇心机制的边缘云系统调度方法，其特征在于：通过采用小时间尺度的多智能体行动者-评论者算法MAA2C进行请求调度以及大时间尺度的图卷积网络-行动者-评论者算法GCN-A2C进行服务编排；在MAA2C和GCN-A2C强化学习算法中添加内在好奇心模块ICM，ICM模块包括前向模型forwardmodel和逆向模型inversemodel两个组件；前向模型负责预测智能体在不同动作下的下一个状态，逆向模型负责预测智能体应该采取的动作，实现从当前状态到目标状态的转移；ICM模块在强化学习框架中引入内在奖励机制；使用多智能体强化学习MARL使得边缘云调度器能够在互动环境中学习，有效处理复杂的协同决策问题。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种基于好奇心机制的边缘云系统调度方法
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