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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明涉及车联网技术领域，公开了一种基于强化学习的车联网边缘节点动态调整方法，包括以下步骤：建立车辆边缘计算网络；分析车辆边缘计算网络的可靠性，建立车辆边缘计算网络的可靠性模型；对车辆边缘计算网络的能耗进行分析，建立车辆边缘计算网络的能耗模型；构建车辆边缘计算网络的约束条件，获取以最大化可靠性与最小化能耗为目标的双目标优化函数；采用多目标决策分析法将双目标转化为单目标，得到以最大化部署效果为目标的单目标优化函数并将其建模为马尔可夫决策过程，采用异步优势演员评论家方法进行多线程求解，得到车辆边缘节点的部署方案；该方法提高了车辆边缘计算网络的可靠性并缩短时延，同时能够实现高可靠性低能耗的目标优化。
主权项：1.一种基于强化学习的车联网边缘节点动态调整方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将研究区域抽象为长方形区域，引入公共汽车作为移动路边单元，建立车辆边缘计算网络，同时获取车辆在车辆边缘计算网络中产生的任务以及任务的输入数据、任务计算量、时延约束、重要性；S2、基于步骤S1中建立的车辆边缘计算网络，对车辆边缘计算网络的可靠性进行分析，建立车辆边缘计算网络的可靠性模型；S3、基于步骤S1中建立的车辆边缘计算网络，对车辆边缘计算网络的能耗进行分析，建立车辆边缘计算网络的能耗模型；S4、根据步骤S2中建立的车辆边缘计算网络的可靠性模型、步骤S3中建立的车辆边缘计算网络的能耗模型，构建车辆边缘计算网络的约束条件，获取以最大化可靠性与最小化能耗为目标的双目标优化函数；S5、根据步骤S4中获取的以最大化可靠性与最小化能耗为目标的双目标优化函数，采用多目标决策分析法将双目标转化为单目标，得到以最大化部署效果为目标的单目标优化函数；S6、根据步骤S5中得到的以最大化部署效果为目标的单目标优化函数，将单目标优化函数的边缘节点部署问题建模为马尔可夫决策过程，采用异步优势演员评论家方法进行多线程求解，得到车辆边缘节点的部署方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 一种基于强化学习的车联网边缘节点动态调整方法
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