摘要
本发明涉及边缘计算与人工智能相结合的技术领域,提出面向智能网联汽车协同计算的激励系统与方法,将闲置车辆的计算资源融入到车联网的任务卸载网络,利用闲置车辆进行协作计算,进一步提高车辆的资源利用率,有效降低了系统的总成本;本发明引入积分激励系统,以积分为媒介量化卸载收益,能指导计算任务在闲置车辆间的卸载决策,充分调动闲置车辆参与任务卸载的积极性,优化了计算资源在车辆间的配置,提高了车联网任务卸载效率;本发明将多智能体协同学习融入云边端协同架构,将经验池安置在云服务器,能综合获取全局的训练样本,增强决策的全局关联性,进一步提高模型性能。
技术关键词
面向智能网联汽车
样本
决策
激励方法
信息接收模块
云服务器
数据存储模块
椭圆曲线加密算法
信息采集模块
车辆实时位置
路侧单元
时延
能耗
队列
媒介
系统为您推荐了相关专利信息
图像识别方法
计量电能表
文本
边缘检测算法
样本
信息上报方法
智能决策引擎
数据
船舶
深度神经网络
胆管癌
生物标志物
集成学习方法
诊断预测模型
样本
智能化项目
融合多源数据
节点特征
注意力机制
清洗特征