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公开(公告)号：CN119071853A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411143652.0
申请日：2024-08-20
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , H04W28/086 , H04W4/44 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本申请提出了基于半分布式多目标强化学习的服务迁移方法，旨在优化车联网中的系统时延和能耗。构建了一个包含微基站和宏基站的三层IVEC系统，辆在微基站区域内行驶，宏基站作为信息收集与控制中心。针对车载应用偏好未知的问题，采用权重向量转化优化问题，并使用hypervolume度量来评估近似帕累托前沿的质量。同时，引入了一个多目标马尔可夫决策过程框架，研究帕累托最优解以代表多目标服务迁移策略性能。该方法有效降低了系统时延和能量消耗，适应了IVEC网络环境中的动态性和不确定性，显著提高了车联网中的服务质量和用户体验。
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