本发明公开了一种多无线体域网环境中基于A3C算法的任务卸载方法及系统。该方法包括以下步骤:确定多无线体域网的网络架构,初始化网络参数;利用采样的生理数据训练任务分类器,得到稳定的分类器模型;对于网络资源分配问题采用基于深度强化学习的A3C算法进行训练,得到收敛的决策网络;根据得到的模型进行任务卸载:每个时刻首先利用分类器模型进行任务分类,再根据决策网络进行用户信道接入和边缘服务器计算资源分配。本发明方法提高了多无线体域网任务卸载的时延和能耗性能,可被广泛应用于远程医疗、健康监测等体域网实际应用场景。
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