一种边缘服务器负载均衡方法、系统

作者：何辞; 张亚生; 陈晨; 袁颖; 丛犁

来源：2021-06-25, 中国, ZL202110713628.6.

本发明属于边缘计算技术领域,公开了一种边缘服务器负载均衡方法、系统,采用深度强化学习的DQN算法,神经网络包括Q网络和目标Q网络,所述边缘服务器负载均衡方法包括：根据负载状态建立最小均方差值的负载优化模型；构建多隐层Q网络和目标Q模型；序列化决策过程的转化；初始化DQN相关参数,开始迭代,并判断本次迭代是否终止；进行训练；更新Q网络和目标Q网络的θ和θ’,判断是否达到迭代轮数EPISODE结束全部迭代。本发明通过了解边缘服务器负载的影响因素,在总控制器中通过北向接口接入用于调节边缘服务器负载的应用服务,实现边缘服务器的任务转移,能有效解决边缘服务器的负载失衡以及边缘服务器计算资源浪费的问题。

• 单位
  西安电子科技大学; 中国电子科技集团公司第五十四研究所