[发明专利]一种基于深度强化学习的车载边缘任务集中调度与资源分配联合优化方法有效
| 申请号： | 202110488718.X | 申请日： | 2021-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN113422795B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 李致远;徐丙磊;彭二帅;毕俊蕾 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | H04L67/1008 | 分类号： | H04L67/1008;H04L67/10;H04L67/12;H04L41/14;H04L41/142;H04W28/08;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的车载边缘任务集中调度与资源分配联合优化方法，包括步骤：1.获取车辆任务可接入RSU的信息、车载任务的信息等；2.将车载任务边缘调度与资源分配决策方法转化为数学问题，进行数学建模；3.使用深度强化学习方法求解步骤2中的数学模型；4.将算法部署至软件定义的中央控制器。本发明充分考虑每个车载任务对边缘计算服务器负荷的影响、各个车载任务之间影响，在保证在规定时间内完成计算车载任务、保证各个边缘计算服务器的负载均衡的同时，使得边缘计算服务器提供商的利益最大化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 车载 边缘 任务 集中 调度 资源 分配 联合 优化 方法 | ||
【主权项】：
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