摘要
本发明提供的基于双深度Q网络的车联网边缘计算任务按需卸载及其优先级决策方法,属于物联网边缘计算领域,包括用户车辆产生计算任务的步骤、构建通信和计算模块的步骤、构建要素提取模块的步骤、构建卸载决策模块的步骤、构建优先级评估模块的步骤、返回任务处理结果的步骤。本发明结合边缘计算和强化学习赋能车辆在移动环境中协同路侧服务单元高效处理复杂计算任务的能力,解决车辆终端由于自身计算资源有限无法独立地及时处理计算敏感型任务的问题,不同于传统基于远端云计算中心的模式,该方法以车辆边缘计算模式动态协同车辆计算能力和路侧服务单元计算能力,并通过改进的强化学习方法使之可以通过多次迭代训练以适应移动场景任务处理需求。
技术关键词
深度Q网络
决策方法
时延
矩阵
多指标综合评价
定义
在线
车辆终端
能耗
复杂度
强化学习方法
更新网络参数
能量消耗
训练神经网络
特征提取模型
计算中心
系统为您推荐了相关专利信息
灯光模组
控制模块
故障检测方法
恒流电路
LED灯
机械臂控制方法
计算机可执行指令
加速度
图像误差
机械臂驱动模块
虚拟网络功能
迁移方法
决策
分层强化学习
资源状态信息
数据融合方法
矩阵分解算法
基因
信息传播机制
样本