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申请/专利权人：合肥工业大学智能制造技术研究院
摘要：本发明涉及车辆任务卸载技术领域，具体是一种基于D3QN算法的车载任务卸载方法，本发明统筹全局信息，掌握任务车辆、服务车辆和边缘服务器的信息，调控资源分配，为不同时隙产生的不同类型的车载任务制定不同的计算卸载以及资源分配策略，进而能够有效的提高车载任务的处理速度，以满足通讯延迟要求。
主权项：1.一种基于D3QN算法的车载任务卸载方法，其特征在于，包括以下卸载步骤：S1、基于D3QN算法，将车载任务的状态输入到生成网络中以生成对应卸载动作；接着根据设定的策略选择卸载动作并执行，以更新得到下一状态；S2、构建交互数据，交互数据包括当前状态、选择的卸载动作、卸载动作对应的奖励，以及下一状态，且每一条交互数据构成一个样本；将通过生成网络生成的多个样本存放在经验回放缓冲区中；S3、从经验回放缓冲区中随机采样设定数量的样本，将样本输入到目标网络中计算对应的目标动作价值；S4、通过最小化目标动作价值和预测动作价值之间的差值，来更新生成网络的参数；S5、在训练目标网络的过程中，每隔设定迭代轮数，将当前生成网络的参数复制给目标网络；S6、重复步骤S2到步骤S5，直到达到设定的停止条件；接着使用当前的目标网络预测新的车载任务的最优卸载动作，以完成车载任务的卸载。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学智能制造技术研究院 一种基于D3QN算法的车载任务卸载方法
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