基于深度强化学习的公交车搭载边缘服务器动态开关决策方法技术

本发明专利技术公开了基于深度强化学习的公交车搭载边缘服务器动态开关决策方法，通过建立车联网模型，综合考虑系统总能耗、用户延迟、边缘服务器切换次数等指标，并使用深度强化学习算法进行仿真实验并训练，进而基于训练完成的车联网模型对公交车搭载的边缘服务器进行动态开关决策。本发明专利技术在用户的任务需求动态变化的情况下，能在平衡系统总能耗、用户延迟、边缘服务器切换次数等关系的基础上，对公交车搭载的边缘服务器进行动态开关决策管理，即：在某些区域用户的任务需求突增时，附近的公交车可以打开其搭载的边缘服务器以弥补计算能力不足并减少用户延迟。当用户的任务需求较少时，关闭公交车搭载的边缘服务器以节省能源和成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及边缘服务器部署的，尤其涉及到基于深度强化学习的公交车搭载边缘服务器动态开关决策方法。

技术介绍

1、在移动边缘计算(mec)网络中，移动设备能够将其计算任务卸载到提供额外计算资源的边缘服务器。由于边缘服务器被放置在网络边缘，例如路边单元(rsu)、接入网基站、路灯上，与云计算相比，边缘服务器和边缘客户端之间的传输延迟更短。服务器部署问题需要综合考虑部署载体、部署位置、覆盖范围、优化目标、车辆行为等多种要素，但由于边缘计算服务器固定站点的部署和规划存在征地位置和空间受限，且静态部署的计算能力存在无法满足动态用户需求的问题，需要增加公交车、无人机等移动载体部署边缘服务器。

2、与固定基站服务器相比，虽然无人机在适应时空用户的动态负载方面具有天然优势。无人机可以迅速转移到高负载区域，为车辆用户提供服务，但有限的电池容量和里程，以及安全问题，给无人机搭载边缘服务器带来了巨大挑战。在车联网中，移动车辆也是放置边缘服务器的一种选择。在移动车辆上放置边缘服务器的工作仍然非常有限。公交车在已有的研究中被用作数据传输的中继节点。然而，现有的工作通常本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于深度强化学习的公交车搭载边缘服务器动态开关决策方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的公交车搭载边缘服务器动态开关决策方法，其特征在于，收集的设定时间以及区域内车辆的数据包括设定时间以及区域内出租车和公交车的轨迹信息，每条轨迹信息均包括时间戳、车辆编号、经度、纬度、驾驶速度、行驶方向；

3.根据权利要求2所述的基于深度强化学习的公交车搭载边缘服务器动态开关决策方法，其特征在于，所述多目标联合优化模型关联系统模型、延迟模型、能耗模型、卸载模型以及边缘服务器切换模型，其决策动作为：是否开启公交车搭载的边缘服务器，同时最大限度地减少系...

【技术特征摘要】

1.基于深度强化学习的公交车搭载边缘服务器动态开关决策方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的公交车搭载边缘服务器动态开关决策方法，其特征在于，收集的设定时间以及区域内车辆的数据包括设定时间以及区域内出租车和公交车的轨迹信息，每条轨迹信息均包括时间戳、车辆编号、经度、纬度、驾驶速度、行驶方向；

3.根据权利要求2所述的基于深度强化学习的公交车搭载边缘服务器动态开关决策方法，其特征在于，所述多目标联合优化模型关联系统模型、延迟模型、能耗模型、卸载模型以及边缘服务器切换模型，其决策动作为：是否开启公交车搭载的边缘服务器，同时最大限度地减少系统总能耗、计算任务的处理延迟、边缘服务器切换次数，目标函数如下：

4.根据权利要求3所述的基于深度强化学习的公交车搭载边缘服务器动态开关决策方法，其特征在于，所述系统模型包括：

5.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓霞，鲍宇滨，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：