基于平均场深度强化学习的任务卸载和资源分配方法

本发明公开了基于平均场深度强化学习的任务卸载和资源分配方法，属于大规模智能电网设备技术领域，建立云边协同系统的任务场景，构建任务卸载和资源分配模型，考虑任务的传输和执行，计算完成任务的时延和完成任务的能耗；基于完成任务的时延和能耗，建立密集任务卸载和资源分配系统能耗值最低优化目标；基于优化目标，建立基于平均场深度强化学习的云边协同密集任务卸载优化问题模型；基于优化问题模型，对任务卸载问题采用MFTDDPG算法，完成任务卸载和资源分配。