【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电通信，具体是基于人工智能的边缘网关资源优化管理方法。
技术介绍
1、随着物联网（iot）和5g通信技术的迅猛发展，边缘计算已成为连接物理世界与数字世界的桥梁，它能够在数据产生点附近处理和分析数据，极大地提高了响应速度并减少了对中心云资源的依赖。边缘网关作为边缘计算的核心组件，负责数据的预处理、本地决策以及与云端的通信，其资源优化管理对于提升整体系统的效率和可靠性至关重要。
2、传统上，边缘网关资源管理依赖于预定义的规则和固定阈值，这些策略虽然简单且易于实现，但在面对动态变化的工作负载和多变的网络条件时显得力不从心。此外，随着边缘设备数量的激增和应用复杂度的提升，资源的高效利用和智能分配变得越来越重要。
3、基于人工智能的计算模型和算法，包括但不限于神经网络、深度学习、强化学习等，这些技术能够从历史数据中学习并预测未来的资源需求模式，实现动态资源分配和自适应调整。然而，当前仍面临以下挑战：
4、1、实时性与适应性：现有方案可能无法迅速响应瞬息万变的资源需求，特别是在高并发场景下，资源分配...
【技术保护点】
1.基于人工智能的边缘网关资源优化管理方法，其特征在于，所述边缘网关资源优化管理方法包括如下：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的边缘网关资源优化管理方法，其特征在于，建立所述深度学习模型，具体如下：
3.根据权利要求1或2所述的基于人工智能的边缘网关资源优化管理方法，其特征在于，对所述深度学习模型进行调整，具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的边缘网关资源优化管理方法，其特征在于，所述资源分配策略包括有短期策略、中期策略和长期策略；
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的边缘网关资源优化管理方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的边缘网关资源优化管理方法，其特征在于，所述边缘网关资源优化管理方法包括如下：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的边缘网关资源优化管理方法，其特征在于，建立所述深度学习模型，具体如下：
3.根据权利要求1或2所述的基于人工智能的边缘网关资源优化管理方法，其特征在于，对所述深度学习模型进行调整，具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的边缘网关资源优化管理方法，其特征在于，所述资源分配策略包括有短期策略、中期策略和长期策略；
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的边缘网关资源优化管理方法，其特征在于，所述短期策略、中期策略和长期策略之间通过切换机构进行信息交互，所述切换机构包括有：
6.根据权利要求4或5所述的基于人工智能的边缘网关资源优化管...
【专利技术属性】
技术研发人员：洪跃宗，谢奇春，冯洋，陈瀛，陈晓强，
申请(专利权)人：厦门泛卓信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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