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申请/专利权人：长江大学
摘要：本发明涉及车联网技术领域，特别涉及一种无人机辅助车联网环境下基于DDPG的卸载和资源分配方法。本发明设计了基于DDPG的任务卸载和内容缓存的联合优化算法。在无人机辅助的互联网车辆计算环境中，基于缓存模型、通信模型、计算资源分配模型和计算模型，建立了计算卸载和内容缓存的联合优化问题，以最小化总任务处理延迟。然后，采用基于深度确定性策略梯度DDPG的算法来解决所提出的联合优化问题，其中决策变量作为动作空间，可用资源被视为状态空间。与此同时，任务处理延迟被作为奖励函数。
主权项：1.一种无人机辅助车联网环境下基于DDPG的卸载和资源分配方法，其特征在于：所述的无人机辅助车联网环境下基于DDPG的卸载和资源分配方法，包括如下步骤：1基于无人机辅助的IoV计算环境中的缓存模型、通信模型、计算资源分配模型和计算模型，提出了计算卸载和内容缓存的联合优化问题，以最小化总任务处理延迟；2采用基于深度确定性策略梯度算法来解决所提出的联合优化问题，其中决策变量作为动作空间，可用资源被视为状态空间；3设计了基于DDPG的任务卸载和内容缓存的联合优化算法来求解改问题；3.1、对每台车辆，建立车辆与车辆之间的通讯模型和车辆和无人机之间的上下行通讯模型；3.2、对每台无人机，建立无人机和边缘服务器之间的上下行通讯模型；3.3、获取初始环境状态，并得出初始动作和下一步的状态；3.4、对每个子任务建立其资源分配模型，并分别计算出本地任务计算时延，V2V任务计算时延，V2U任务计算时延；3.5、获取奖励值和下一步的状态，并将当前状态、动作、奖励值、下一步状态，放入到经验池中；从经验池中随机取样训练神经网络参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长江大学 一种无人机辅助车联网环境下基于DDPG的卸载和资源分配方法
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