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摘要
本发明属于通信技术领域,公开了一种星地协作网络中分布式深度学习的计算卸载方法,包括：为在轨边缘计算场景设计一种云-边缘-本地三层架构,地面用户的任务可选择在本地、低轨卫星边缘服务器或地面云计算中心执行；将卸载决策和资源分配问题建模为混合整数规划问题；构建针对星地协同网络的分布式卸载算法,以分步解决混合整数规划问题并获得最优的卸载决策和资源分配结果。本发明所述问题的目标是在满足约束的条件下最小化架构中的时延能耗加权总成本。为解决以上问题,本发明提出了CNDO算法,算法分两步得到TLOE场景中的最优卸载决策,避免了维数灾难问题。实验结果证明,本发明所述方案具有良好的性能。
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