一种基于DDPG算法的去中心化自适应计算卸载方法技术

本发明专利技术公开了一种基于DDPG算法的去中心化自适应计算卸载方法，用于卡车车队系统，该方法中，DDPG由actor网络和critic网络两部分组成，每部分包含一个在线主网和一个目标网络；执行该方法时，初始化所有网络的参数，使DDPG与环境交互，然后将每个时刻生成的轨迹元组作为训练数据集存储到经验回放池中；在训练阶段，从经验回放池中随机选择一个包含N个轨迹元组的小批量样本送到DDPG中以更新网络参数；critic的主网络采用随机梯度下降方法来更新其参数，actor的主网络根据critic主网络提供的梯度来更新其网络的参数。本发明专利技术可以降低卡车车队系统的平均能耗和任务平均计算时延。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于人工智能领域，尤其涉及一种基于ddpg算法的去中心化自适应计算卸载方法。

技术介绍

1、随着智能汽车和车联网的发展，出现了各种延迟敏感和计算密集型应用，如自动驾驶、增强现实、自动导航和在线游戏等，这对车载资源构成挑战。幸运的是，得益于5g通信技术，车辆边缘计算(vec)可以通过基于ieee 802.11p的车对rsu(v2r)或车对车(v2v)通信将部分或全部计算任务卸载到物理上近端的rsu/bs或其他车辆，为车辆用户提供更加高效的计算和通信服务，从而解决车载资源不足的问题，该计算范式在城市交通场景中得到了广泛的应用。然而，在高速公路场景中，传统的vec模式面临着一些挑战：

2、(1)沿高速公路部署rsu/bs是一笔不可忽视的费用，rsu/bs在高速公路上的覆盖区域比城市道路更广泛，如果卸载任务仅在rsu/bs的边缘计算(ec)服务器上处理，则总计算延迟将超过可容忍的阈值。

3、(2)高速公路大部分建在偏远地区，rsu/bs的部署相对稀疏，无法满足高速公路上车辆的计算卸载需求。

4、(3)车辆在高速公路上快本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于DDPG算法的去中心化自适应计算卸载方法，用于卡车车队系统，其特征在于，卡车车队系统模型以及通信模型为：

【技术特征摘要】

1.一种基于ddpg算法的去中心化自适应计算卸载方法，用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪鑫涛，王磊，梁宏斌，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：