[发明专利]一种基于强化学习的可靠车载边缘计算卸载方法有效
| 申请号： | 202110109732.4 | 申请日： | 2021-01-27 |
| 公开（公告）号： | CN112929849B | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 王俊华;岳玉宸;高广鑫 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | H04W4/44 | 分类号： | H04W4/44;H04L67/10;H04L41/16;H04B7/155;H04B7/185 |
| 代理公司： | 南京合砺专利商标代理事务所(普通合伙) 32518 | 代理人： | 刘渊 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的可靠车载边缘计算卸载方法，用于由于城市障碍物导致的路侧单元(RSUs)覆盖范围有限，或者路侧单元计算能力不足等场景中，车辆可以借助无人机(UAV)进行可靠的计算卸载。本发明所述方法将最大化系统效用和最小化功率消耗的多目标优化问题，转化为功率分配问题和计算卸载问题两个子问题，由无人机和路侧单元共同完成任务的分配和计算。该方法通过为传输功率创建机会约束，使用Chebyshev不等式转化机会约束，推导出最小传输功率，确保任务传输的可靠性。本发明通过改进的深度强化学习模型提高计算卸载效率，利用多目标优化问题的结果，调整深度强化学习模型中预测的目标Q值，实现边缘服务器的离线训练，在线更新。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 可靠 车载 边缘 计算 卸载 方法 | ||
【主权项】：
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