[发明专利]一种基于联邦学习的车联网时延敏感型应用卸载方法在审
| 申请号： | 202211167527.4 | 申请日： | 2022-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN115767634A | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 武慧南;周求湛;王聪;郭迟 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | H04W28/08 | 分类号： | H04W28/08;H04W12/00;H04W4/44;H04L41/14;G06N20/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 | 代理人： | 冯建 |
| 地址： | 130012 吉林*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于联邦学习的车联网时延敏感型应用卸载方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、确定基于MEC的车联网网络架构；步骤二、建立应用程序模型；步骤三：确定MEC节点协作方案；步骤四、建立系统模型并得到优化问题；步骤五、设计DDQN与FL相结合的算法并求解优化问题。该方法将时延敏感型应用划分为互相有依赖关系的子任务，提供了一种MEC节点协作方案，并将该问题建模为一个以运算资源为约束条件、最小化总计算时延为目标的优化问题，利用联邦学习与深度强化学习相结合的方式来求解该问题，在得到可以使总计算时延最小的卸载方法的基础上，还可以保障用户的隐私安全，避免用户私人数据泄露。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联邦 学习 联网 敏感 应用 卸载 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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