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公开(公告)号：CN117880891A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410089099.0
申请日：2024-01-22
Applicant: 华侨大学
IPC: H04W28/08 , H04B17/382 , H04B17/391 , H04W4/44 , G06N3/092 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种车联网中基于Rainbow算法的计算卸载与资源分配方法及装置，包括：构建车联网系统，根据车联网系统构建任务模型和通讯模型，根据任务模型和通讯模型构建总任务时延模型和总能耗模型，根据总任务时延模型和总能耗模型构建优化模型；根据优化模型建立马尔可夫决策过程，构建包括当前网络和目标网络的多智能体强化学习模型；基于马尔可夫决策过程采用Rainbow算法对多智能体强化学习模型进行训练，得到经训练的目标网络，将经训练的目标网络部署在智能体上；获取智能体与环境交换获得的当前的状态，将当前的状态输入经训练的目标网络，得到对应的动作，根据动作确定任务的卸载策略与资源分配策略，能够有效缓解资源不足及车辆移动性问题。
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