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本发明公开一种基于机器学习的随机任务迁移方法，通过将单个任务划分为N个与设备无关的可迁移组件和2个设备相关的不可迁移组件，使用马尔科夫决策过程对系统建模，利用强化学习中Q学习算法产生确定任务组件的最优迁移策略，并将任务组件数据和最优策略记录...
该专利属于北京工业大学所有，仅供学习研究参考，未经过北京工业大学授权不得商用。

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