摘要
本发明属于车载边缘计算(Vehicular Edge Computing,VEC)技术领域,尤其涉及一种面向车载边缘计算环境下DAG任务的卸载与资源分配方法。首先,构建双向车道场景下的VEC卸载系统,结合车辆移动模型、通信模型和计算模型,采集任务及设备信息并建立优化模型。其次,针对有向无环图(DirectedAcyclic Graph,DAG)中的任务,设计了一种基于DAG拓扑结构的任务优先级调度方法,以优化任务调度策略。在此基础上,以最小化任务完成时延和系统能耗为优化目标,将问题建模为马尔可夫决策过程。进一步地,提出一种基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)的依赖任务计算卸载与资源分配算法,以求解所述优化问题。
技术关键词
资源分配方法
时延
优先级调度方法
深度确定性策略梯度
服务器
卸载系统
场景
边缘计算环境
任务调度策略
资源分配算法
能耗
车道
模型车辆
有向无环图
芯片架构
决策
卸载策略
车辆设备
通信带宽
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服务器
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时延