一种基于分布式边缘智能的车联网计算卸载方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于分布式边缘智能的车联网计算卸载方法及系统，该方法为：训练基于分布式边缘智能的车联网计算卸载模型：车联网计算卸载模型中，每个车辆作为一个智能体，智能体观测到的车辆位置和待处理的计算任务大小作为观测空间，智能体能够选择的计算卸载决策的所有组合作为动作空间，奖励值函数为与所有智能体的平均卸载时延有关的目标函数；车辆在行驶途中，将相应智能体的本地观测信息输入车联网计算卸载模型，根据车联网计算卸载模型输出的Q值选取当前状态对应的奖励值最大的动作，得到最优的计算卸载决策。所述系统包括车联网计算卸载模型训练模块、计算卸载决策优化模块。本发明专利技术实现了边缘计算卸载系统长期平均卸载时延的最小化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车联网，具体涉及一种基于分布式边缘智能的车联网计算卸载方法及系统。

技术介绍

1、汽车保有量的迅速增长(sharma s,kaushik b.a survey on internet ofvehicles:applications,security issues&solutions.vehicular communications,2019,20:100182.)，给城市带来诸如交通堵塞、交通事故等一系列交通安全问题(vegniam,loscri v.asurvey on vehicular social networks.ieee communicationssurveys&.tutorials,2015,17(4):2397-2419.)。此外，随着互联网的出现与发展，人们的出行服务需求更加复杂多样。

2、针对以上问题与需求，车联网应时而生，利用车用无线通信技术，车联网将车辆、路侧单元(road-side unit,rsu)，以及相关服务器组合成一个有机网络，实现了相互间的全面通信(boban m,kousar本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于分布式边缘智能的车联网计算卸载方法，其特征在于，具体步骤为：

2.根据权利要求1所述的基于分布式边缘智能的车联网计算卸载方法，其特征在于，所述观测空间表示为：

3.根据权利要求2所述的基于分布式边缘智能的车联网计算卸载方法，其特征在于，所述动作空间表示为：

4.根据权利要求3所述的基于分布式边缘智能的车联网计算卸载方法，其特征在于，所述奖励值函数构建为：

5.根据权利要求4所述的基于分布式边缘智能的车联网计算卸载方法，其特征在于，所述车联网计算卸载模型的训练方法包括步骤：

6.一种基于分布式边缘智能的车联网计算卸载系...

【技术特征摘要】

1.一种基于分布式边缘智能的车联网计算卸载方法，其特征在于，具体步骤为：

2.根据权利要求1所述的基于分布式边缘智能的车联网计算卸载方法，其特征在于，所述观测空间表示为：

3.根据权利要求2所述的基于分布式边缘智能的车联网计算卸载方法，其特征在于，所述动作空间表示为：

4.根据权利要求3所述的基于分布式边缘智能的车联网计算卸载方法，其特征在于，所述奖励值函数构建为：

5.根据权利要求4所述的基于分布式边缘智能的车联网计算卸载方法，其特征在于，所述车联网计算卸载模型的训练方法包括步骤：

6.一种基于分布式边缘...

【专利技术属性】
技术研发人员：王瑞成，夏开元，蒲柏宇，张楚，林艳，张一晋，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：