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申请/专利权人：重庆大学
摘要：一种车辆边缘计算网络下面向密集异构任务的竞争与协作计算卸载方法，包括：1构建车辆边缘计算网络系统；2获取当前系统中的信息数据；3初始化系统的参数和迭代次数；4初始化所有车辆的状态和时间片；5通过对应的策略选取动作，车辆执行动作后生成经验元组，将经验元组存放至回放池；6利用回放池中的数据更新系统的目标网络，时间片加一，返回步骤5，直至时间片达到预设阈值；7迭代次数加一，返回步骤4，直至迭代次数达到预设阈值，输出车辆计算卸载方法。本发明相较于其他任务卸载方法，表现出了更低的任务执行延迟和更高的任务完成率，为车辆边缘计算领域的任务卸载决策问题提供了一种创新的解决思路。
主权项：1.一种车辆边缘计算网络下面向密集异构任务的竞争与协作计算卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：1构建车辆边缘计算网络系统，包括路边单元和多个智能车辆；2获取同一时刻当前车辆边缘计算网络系统中所有智能车辆、路边单元和任务的信息数据；3初始化车辆边缘计算网络系统的参数，并初始化迭代次数episode＝1；4初始化所有智能车辆的状态，并令时间片t＝1。5选择t时间片时的任务车辆，通过当前车辆当前时间片策略选取对应的动作，智能车辆执行相应的动作后生成经验元组，并将经验元组存放至回放池中；所述经验元组包括t时间片智能车辆的状态、t时间片智能车辆的动作、t时间片智能车辆的奖励以及t+1时间片智能车辆的状态。6利用回放池中的数据更新车辆边缘计算网络系统的目标网络，判断时间t是否达到预设阈值若是，则进入步骤7，若否，则令t＝t+1，并返回步骤5；7判断迭代次数episode是否达到预设阈值，若是，则输出车辆计算卸载方法，若否，则令episode＝episode+1，并返回步骤4。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种车辆边缘计算网络下面向密集异构任务的竞争与协作计算卸载方法
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