公开(公告)号：CN111132175B

公开(公告)日：2022-04-05

申请号：CN201911309928.7

申请日：2019-12-18

申请人： 西安电子科技大学 ,  西安链融科技有限公司

发明人： 裴庆祺 ,  冯杰 ,  于非

IPC分类号： H04W16/10 ,  H04W52/34 ,  H04L47/783

摘要： 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种协同计算卸载和资源分配方法及应用，通过联合优化协同卸载决策、功率分配、区块链系统的出块大小和出块时间来最大化移动边缘计算的计算速率和区块链系统的吞吐量的加权和，实现两个子系统性能的最优折衷。具体地，首先移动设备的计算任务通过协同通信卸载到MEC服务器上执行，其次采用区块链技术处理自MEC系统的计算卸载交易，同时为了保证集成系统中数据的安全，信任计算模型在协同卸载和块生成过中被考虑。本发明将这个联合优化问题转化为马尔可夫决策过程问题，并提出了一种高效的基于深度强化学习的卸载决策和资源分配算法。

公开(公告)号：CN111132175A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911309928.7

申请日：2019-12-18

申请人： 西安电子科技大学 ,  西安西电链融科技有限公司

发明人： 裴庆祺 ,  冯杰 ,  于非

IPC分类号： H04W16/10 ,  H04W52/34 ,  H04L12/911

摘要： 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种协同计算卸载和资源分配方法及应用，通过联合优化协同卸载决策、功率分配、区块链系统的出块大小和出块时间来最大化移动边缘计算的计算速率和区块链系统的吞吐量的加权和，实现两个子系统性能的最优折衷。具体地，首先移动设备的计算任务通过协同通信卸载到MEC服务器上执行，其次采用区块链技术处理自MEC系统的计算卸载交易，同时为了保证集成系统中数据的安全，信任计算模型在协同卸载和块生成过中被考虑。本发明将这个联合优化问题转化为马尔可夫决策过程问题，并提出了一种高效的基于深度强化学习的卸载决策和资源分配算法。