简介： 本发明请求保护一种基于无线能量驱动的移动边缘计算分布式在线服务部署方法，考虑到6G网络分布式特性、边缘服务器计算和能量传输能力有限，在保证用户能量供给的同时最小化用户平均任务完成时间，实现移动边缘网络环境下高效卸载和能量传输。本发明利用贝尔曼方程将平均时延最小化问题转化为原始‑对偶优化问题。此外，本发明设计了一种基于深度强化学习的在线调度策略，合理的进行能量传输和任务处理时间分配。为了实现分布式模型训练，边缘服务器协同工作实现模型参数同步。理论分析表明本发明提出的在线分布式资源调度策略为渐进最优解。本发明为无线能量驱动的分布式移动边缘计算数据部署提供了一种新方法。