摘要
本发明公开了一种基于移动和停放车辆辅助的车‑边协同任务卸载与资源分配方法,网络控制器感知当前所有设备任务信息以及系统当前无线环境信息,将当前任务信息以及系统无线环境信息输入到部署于网络控制器中的已训练完毕的优化模型当中,计算基于当前状态下设备任务卸载决策和资源分配情况;根据得到的设备任务卸载决策信息,决定设备任务在基站的边缘服务器上执行还是在对应基站下的移动或停放车辆上执行;本发明综合考虑了设备任务的卸载决策,分配设备的传输功率,并分配边缘服务器的计算资源和在最大成本的约束条件下分配车辆的计算资源以最小化所有任务处理延迟和设备能耗的加权和,利用任务卸载和资源分配算法,提升系统效率和用户体验。
技术关键词
网络控制器
停放车辆辅助
服务器
无线环境信息
资源分配方法
基站
信号干扰加噪声比
决策
上行链路传输
移动车辆
信道
下行链路传输速率
深度强化学习技术
指令
噪声功率谱密度
资源分配算法
发射功率控制
系统为您推荐了相关专利信息
神经网络控制方法
轮询协议
动态神经网络模型
神经网络控制器
非线性系统
端云协同
监测设备
管道腐蚀监测装置
云服务器
神经网络模型
资源管理机制
多线程资源共享
服务器
数据安全性
内存
桥面径流
两位三通球阀
联邦学习模型
注意力
拉格朗日