基于深度强化学习的移动终端软件自适应优化调度方法，涉及计算技术。自动优化设置移动设备上各软件进程卸载数量，并且对本地任务进程划分优先级，分配CPU计算资源和内存资源，旨在降低移动设备的能量损耗，减少任务处理时延。通过测量移动设备上各软件的实时线程任务的规模，估测移动设备至边缘设备动态无线链路的带宽，采用深度强化学习算法评估各个进程的时延，能量损耗等反馈信息，获取软件的优化调度方案。不需要预知移动设备到边缘设备的无线信道模型和移动设备系统的CPU计算资源和内存资源占用模型，即可减少移动设备上各软件任务处理时延和能量损耗，改善用户体验。
声明：
“基于深度强化学习的移动终端软件自适应优化调度方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
929
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
