一种基于CNN自动特征生成的车载边缘计算任务调度模型及方法

本发明公开了一种基于CNN自动特征生成的车载边缘计算任务调度模型及方法，包括：基于CNN的自动特征生成模型、多头VEC任务卸载决策模型(DMNet)、历史任务调度数据处理模块。本技术方案的有益效果如下：1、提高计算卸载效率：通过引入基于深度学习的车载边缘计算任务调度策略，能够更准确地预测资源状态和调度结果，从而提高V2I计算卸载的效率。2、降低决策复杂度：DMNet模型通过自动特征生成，减少了手工设计组合特征的工作量，简化了系统做出卸载决策的过程。3、增强适应性：DMNet模型能够适应高度动态的计算和网络资源环境，即使在资源状态快速变化的情况下也能做出有效的卸载决策。