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公开(公告)号:CN118075265A
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202410292071.7
申请日:2024-03-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生的车联网任务卸载方法,属于车联网技术领域。该方法包括:S1、建立基于数字孪生的车辆边缘计算模型,其包含车辆、边缘服务器RSU以及两者对应的数字孪生体,其中车辆的数字孪生体中至少包括具有任务优先级参数的任务属性;S2、基于车辆边缘计算模型构建任务卸载计算模型,其中,任务卸载计算主要包括本地计算、卸载至RUS计算以及卸载至协同车辆计算,卸载决策的计算时延至少考虑是否存在相同决策的缓存内容;S3、将任务卸载决策问题建模为马尔科夫决策过程,并基于双深度Q的卸载算法进行求解。在计算卸载部分提出了基于双深度Q的卸载算法以及基于任务优先级的分配方案,以达到最小化任务处理时延。
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公开(公告)号:CN119484559A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202410292069.X
申请日:2024-03-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/568 , H04L41/12 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生的车辆社交网络缓存方法,属于车辆社交网络领域。该方法包括:S1、提取车辆网络和社交网络之间的联系纽带;S2、基于数字孪生技术将车辆网络从物理层映射至孪生网络层;S3、从孪生网络层中提取车辆的关系特征并建立车辆社交网络层;S4、建立车辆社交网络层中的缓存云;S5、基于车辆社交网络层以及其内的缓存云确定车辆缓存协作策略。本发明有效地提高了车载网络的内容分发效用,在效用和卸载成功率指标方面都有一定的优势。
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