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      電子發燒友網>電子資料下載>汽車電子>基于強化學習的車聯網邊云協同卸載方案

      基于強化學習的車聯網邊云協同卸載方案

      2021-04-29 | pdf | 1.20 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　車聯網邊緣計算是實現車聯網系統低時延和高可靠性的關鍵技術，但現有方法普遍存在場景趨同和系統建模局限的問題，同時包含復雜的訓練過程并面臨維災風險。通過結合云計算技術，提出一種基于多智能體強化學習的邊云協同卸載方案。依據隨機幾何理論計算卸載節點覆蓋概率，對車輛節點與卸載對象進行預配對。利用線性Q函數分解方法反映每個智能體多效用因子與任務決策間的映射關系，通過云端協同機制將智能體決策記錄作為經驗上傳到云端，并在云端將訓練更完備的神經網絡反饋到邊緣節點。仿真結果表明，該方案在功耗和延時方面性能優于單固定邊緣的計算策略，且算法復雜度較低，能夠有效提升邊云協同卸載能力，實現低時延、高可靠的任務卸載。

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