[发明专利]基于强化学习的车载边缘环境下智能网联车辆任务卸载方法有效
| 申请号： | 202011314858.7 | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112511614B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 林兵;林凯;黄志高;卢宇;陈星 | 申请（专利权）人： | 福建师范大学 |
| 主分类号： | H04L67/12 | 分类号： | H04L67/12 |
| 代理公司： | 福州君诚知识产权代理有限公司 35211 | 代理人： | 林世庭 |
| 地址： | 350108 福建省福州*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开基于强化学习的车载边缘环境下智能网联车辆任务卸载方法，结合车载边缘计算VEC优势，建立CAVs任务卸载模型，将CAVs应用程序划分为多个存在数据依赖关系的任务，并确定了最小化应用卸载总能耗和调度失败率的联合优化目标。本发明综合考虑不同时间片上车辆的位置变化、卸载方式、优化目标等，建立了任务卸载的马尔可夫决策过程MDP模型。在CAVs计算、存储能力有限的情况下，选择合适的卸载平台，保证应用满足时延约束的前提下，降低系统能耗。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 车载 边缘 环境 智能 车辆 任务 卸载 方法 | ||
【主权项】：
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