摘要
本发明属于移动通信技术领域,尤其为一种车联网边缘计算任务卸载方法,通过获取车联网边缘计算环境中移动车辆的卸载任务,采用MATD3优化任务卸载决策;本发明通过构建三层车联网边缘计算场景模型,获取移动车辆的卸载任务;并将任务卸载过程中的总时延和总能耗成本设置为加权总成本;将系统总成本定义为任务卸载时延和能耗的联合优化问题;将此问题模型转换为马尔可夫决策过程;并采用MATD3解决任务卸载时延与能耗的联合优化问题,得出最优的车联网任务卸载决策。本发明有效的降低了系统总成本,实现了车联网任务卸载的有效性。
技术关键词
移动车辆
卸载方法
服务器
决策
能量消耗
能耗
深度强化学习
汽车
卸载策略
通信带宽
边缘计算环境
无线通信传输
数据传输时延
阶段
场景
深度神经网络