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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于信誉模型的车辆边缘计算网络客户端调度方法和系统，包括：建立无人机辅助车辆的边缘计算场景。该场景涵盖了场景搭建、通信模型、计算模型、联邦模型以及优化目标；通过构建直接信誉模型和间接信誉模型，建立动态交互的信誉模型；基于信誉模型提出完整的用户招募方法，以此办法选择客户端；综合异步优势动作批判算法和深度确定性策略梯度算法，优化得到异步并行的DDPG算法作为客户端调度的算法，以此算法进行资源调度。本发明的优点是：实现了客户端选择与资源调度的联合优化，能够有效地抵御恶意节点的攻击，更充分地利用资源，最终实现高效的联邦学习。
主权项：1.一种基于信誉模型的车辆边缘计算网络客户端调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：建立无人机辅助车辆的边缘计算场景，该场景涵盖了场景搭建、通信模型、计算模型、联邦模型以及优化目标，具体包括：S11、在边缘计算网络中搭建无人机辅助车辆的场景，包括确定网络拓扑结构和参与者角色功能；S12、建立车辆与无人机之间的通信模型，包括定义通信协议和数据传输机制；S13、确定车辆的计算能力和资源配置，包括本地计算参数和传输延迟；S14、建立无人机对车辆的统一调度模型，包括全局模型传输和局部模型训练管理；S15、设定边缘计算系统的优化目标，包括最小化资源消耗和提高模型精度；步骤二：通过构建直接信誉模型和间接信誉模型，建立动态交互的信誉模型，具体包括：S21、构建直接信誉模型，评估客户端的可靠性；S22、构建间接信誉模型，综合考虑其他无人机的历史记录和协同合作评估车辆的信誉；步骤三：基于信誉模型提出完整的用户招募方法，以此办法选择客户端，具体包括：S31、收集车辆的历史性能数据和信誉评价信息；S32、整合直接和间接信誉模型，对车辆进行综合评估和信誉打分；S33、根据信誉评分和系统需求选择合适的客户端参与任务；S34、根据任务执行结果更新车辆的信誉评价，并进行反馈和记录；步骤四：综合异步优势动作批判算法和深度确定性策略梯度算法，优化得到异步并行的DDPG算法作为客户端调度的算法，以此算法进行资源调度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 基于信誉模型的车辆边缘计算网络客户端调度方法和系统
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