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申请/专利权人:中数海量(中山)科技投资有限公司
摘要:本发明公开了一种车联网任务卸载方法、系统及电子设备,涉及车辆边缘计算和机器学习技术领域,方法包括:建立车联网任务卸载的网络拓扑结构;通过网络拓扑结构获取车辆的任务的特征信息,以及服务器的特征信息;基于车联网任务卸载的网络拓扑结构建立以时延、能耗和服务质量为优化目标的优化函数;基于优化函数建立马尔可夫决策过程模型,并配置马尔可夫决策过程模型的状态空间、动作空间和奖励函数;依据车联网任务卸载在不同环境下的样本集对元学习算法模型的模型参数进行训练,得到元学习算法模型的元初始化参数;通过元初始化参数初始化A3C算法模型的网络参数,利用初始化网络参数后的A3C算法模型求解马尔可夫决策过程模型,得到任务卸载决策。
主权项:1.一种车联网任务卸载方法,其特征在于,方法包括:建立车联网任务卸载的网络拓扑结构;通过网络拓扑结构获取车辆的任务的特征信息,以及服务器的特征信息;基于车联网任务卸载的网络拓扑结构建立以时延、能耗和服务质量为优化目标的优化函数;基于优化函数建立马尔可夫决策过程模型,并配置马尔可夫决策过程模型的状态空间、动作空间和奖励函数,其中状态空间对应任务的特征信息和服务器的特征信息,动作空间包含任务卸载的执行主体;依据车联网任务卸载在不同环境下的样本集对元学习算法模型的模型参数进行训练,得到元学习算法模型的元初始化参数;通过元初始化参数初始化A3C算法模型的网络参数,利用初始化网络参数后的A3C算法模型求解马尔可夫决策过程模型,得到任务卸载决策。
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