技术特征：
技术总结
一种基于深度强化学习的移动边缘计算速率最大化方法，包括以下步骤：1)在一个由一个基站和多个无线设备组成由无线供电的边缘计算系统中，计算出在给出模式选择下系统中所有无线设备的速率总和；2)通过强化学习算法来寻找一个最优的模式选择，即所有无线设备的模式选择M0和M1；3)所有无线设备的模式选择M0和M1作为强化学习的系统状态xt，动作a则是对系统状态xt的更改，如果改后的系统的总计算速率比之前的要大，则使当前奖励r(xt，a)设为正值，反之设为负值，同时系统进入下一状态xt+1，不断重复这个迭代过程直到得到最佳模式选择M0和M1。本发明在保证用户体验的前提下最大化所有无线设备的总和计算速率。
技术研发人员：黄亮;冯旭;钱丽萍;吴远
受保护的技术使用者：浙江工业大学
技术研发日：2018.04.17
技术公布日：2018.10.09