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一种基于强化学习的自适应AR任务卸载和资源分配方法.pdf

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    本发明公开了一种基于强化学习的自适应AR任务卸载和资源分配方法，包括用户端选择不同视频帧分辨率的AR任务，同时得到对应的准确率；对AR任务进行部分卸载，计算所带来的时延、用户能耗及用户费用，建立用户体验模型，由此形成以提高用户体验为目标的联合优化问题；将优化问题转化为马尔科夫决策过程，初始化其状态空间、动作空间以及奖励设置，根据马尔科夫决策过程设计强化学习网络；训练强化学习网络直到网络收敛；网络训练好之后，将用户端和MEC服务器的状态输入网络，得到相应的策略。本发明综合考虑了用户端对准确率、用户

    (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113726858 B (45)授权公告日 2022.08.16 (21)申请号 202110925610.2 CN 111586696 A,2020.08.25 (22)申请日 20

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