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公开(公告)号：CN119052273A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411010835.5
申请日：2024-07-26
Applicant: 上海工程技术大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的车边协同计算任务卸载方法及装置。该方法获取待执行任务序列、初始服务车辆序列和初始服务器序列；划分待执行任务序列的任务优先级，并结合待执行任务序列的属性得到当前的任务序列；基于当前的任务序列、服务车辆序列和服务器序列，利用预先构建的车辆‑车辆协作计算模型和车辆‑服务器协作计算模型进行任务调度，并利用基于IndRNN‑AM的序列到序列模型获取任务卸载策略；基于当前的任务卸载和调度策略，获取当前的任务序列、服务车辆序列和服务器序列，并利用优势动作价值算法训练基于IndRNN‑AM的序列到序列模型，得到最终的任务卸载和调度策略。与现有技术相比，本发明具有提高整个计算卸载系统的稳定性和高效性等优点。
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