[发明专利]基于深度强化学习的车辆边缘计算场景中的智能计算卸载方法在审
| 申请号： | 202211048897.6 | 申请日： | 2022-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN115460710A | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 汪彦婷;钱卓;何立军 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | H04W72/08 | 分类号： | H04W72/08;H04W72/12;H04W4/40;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安匠星互智知识产权代理有限公司 61291 | 代理人： | 陈星 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度强化学习的车辆边缘计算场景中的智能计算卸载方法，根据无线信道的时变性，采用基于深度强化学习的在线框架，联合优化各个车辆终端的卸载决策、车辆本地计算能力、车辆数据传输功率、信道时隙资源分配决策以及边缘服务器的计算资源分配决策，最小化系统计算时延，得到最优的卸载决策。本发明相较于传统的启发式算法，因采用深度强化学习，同时有着深度学习的强大计算能力和强化学习的自主学习能力，能够在高动态变化的车联网环境下自动的更新卸载策略。不仅能够在无线信道时变环境下能够快速收敛至最优卸载策略；当各个车辆终端的权重发生变化时，还可以自动调整卸载策略并快速收敛到新的最优卸载策略，具有较强的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 车辆 边缘 计算 场景 中的 智能 卸载 方法 | ||
【主权项】：
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