基于双深度Q网络的车联网边缘计算任务按需卸载及其优先级决策方法技术

本发明专利技术提供的基于双深度Q网络的车联网边缘计算任务按需卸载及其优先级决策方法，属于物联网边缘计算领域，包括用户车辆产生计算任务的步骤、构建通信和计算模块的步骤、构建要素提取模块的步骤、构建卸载决策模块的步骤、构建优先级评估模块的步骤、返回任务处理结果的步骤。本发明专利技术结合边缘计算和强化学习赋能车辆在移动环境中协同路侧服务单元高效处理复杂计算任务的能力，解决车辆终端由于自身计算资源有限无法独立地及时处理计算敏感型任务的问题，不同于传统基于远端云计算中心的模式，该方法以车辆边缘计算模式动态协同车辆计算能力和路侧服务单元计算能力，并通过改进的强化学习方法使之可以通过多次迭代训练以适应移动场景任务处理需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于物联网边缘计算领域，涉及强化学习和云边协同计算分类领域。

技术介绍

1、近年来，车联网(iov)受到了学术界和工业界的广泛关注。在这一概念中，协同车辆基础设施系统是智能交通系统(itss)的关键组成部分，其在路侧单元(rsu)的协助下，为车辆提供车辆基础设施协同服务。更具体地说，在协同车辆基础设施系统中，需要在rsu侧和车辆侧处理大量数据(如传感信息)。例如，一辆拥有10个高分辨率摄像头的自动驾驶汽车每秒可能产生20亿像素的数据，每秒需要250万亿次计算操作才能立即处理生成的数据。由此可见，在车辆移动过程中需要协同路侧的服务单元处理大量的计算任务，需要许多重要环节和关键技术支撑，包括计算任务卸载决策、算力资源按需分配以及用户数据隐私保护等等，其中，计算任务卸载决策是车辆在移动环境中协同路侧服务单元快速处理计算任务的核心环节，尤其是如何在复杂的移动场景中动态地获得最优的计算任务卸载决策来适应终端的快速移动性特征成为关键挑战。

2、作为云计算模式的扩展，移动边缘计算(mec)在上述场景中具有独特的技术优势,智能化的交通系统也成为mec本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于双深度Q网络的车联网边缘计算任务按需卸载及其优先级决策方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于双深度Q网络的车联网边缘计算任务按需卸载及其优先级决策方法，其特征在于，步骤1中计算任务表示为一个四元组Ri＝(Di,Mi,Ci,Fi)，其中，Di表示该计算任务的总数据量大小，以bit为单位；Mi表示该计算任务最大可容忍的时延，以ms为单位；Ci表示该计算任务的计算复杂度，以round/bit为单位；Fi表示该计算任务的处理优先级。

3.根据权利要求1所述的基于双深度Q网络的车联网边缘计算任务按需卸载及其优先级决策方法，其特征在于，步骤2包...

【技术特征摘要】

1.基于双深度q网络的车联网边缘计算任务按需卸载及其优先级决策方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于双深度q网络的车联网边缘计算任务按需卸载及其优先级决策方法，其特征在于，步骤1中计算任务表示为一个四元组ri＝(di,mi,ci,fi)，其中，di表示该计算任务的总数据量大小，以bit为单位；mi表示该计算任务最大可容忍的时延，以ms为单位；ci表示该计算任务的计算复杂度，以round/bit为单位；fi表示该计算任务的处理优先级。

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【专利技术属性】
技术研发人员：卜超，
申请(专利权)人：天津理工大学，
类型：发明
国别省市：