基于人工智能RL算法的边缘服务器智能选择模式研究

提出了一种基于人工智能深度强化学习算法的扩展性及智能性较高的智能选择模式。在人工智能深度强化学习算法的基础上,引入了动作抑制、四重Q学习(QQL)及归一化Q-value等机制,研究并实现了在满足业务延迟要求及公平性的原则下,物联终端更智能地选择其接入或切换边缘服务器。该方案减少了业务延迟,提高了响应效率,有助于提高业务安全及运营管理水平。