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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117057553A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310984893.7
申请日：2023-08-04
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及家庭能源需求响应技术领域，公开了一种基于深度强化学习的家庭能源需求响应优化方法及系统，包括以下具体步骤：S1：根据家庭能源管理系统管理的电器，构建家庭能源系统模型；S2：基于马尔可夫决策过程，根据家庭能源系统模型，构建家庭能源管理系统的基于深度Q网络和深度确定性策略梯度网络的双智能体强化学习模型；S3：设计双智能体强化学习模型的奖励函数；S4：基于设计好的奖励函数，通过双智能体强化学习模型进行学习，得到最优的策略，优化家庭能源管理系统对家庭能源需求的响应。本发明解决了现有技术中动作空间可能导致的维度爆炸的问题，且具有能够提高算法的收敛速度，为用户提供更好的用户体验的特点。
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公开(公告)号：CN115209426B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202210904376.X
申请日：2022-07-28
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种边缘车联网内数字孪生服务器动态部署方法，涉及智能交通系统和车联网领域，包括以下步骤：设置数字孪生服务器的定义，获取边缘服务器的状态：信道状态、通信资源、计算资源；构建数字孪生的通信模型和计算模型，计算构建数字孪生模型的延迟，并计算用户与服务器进行数据交互的同步延迟；计算系统总的延迟；将用户选择、数字孪生服务器的计算资源容量、数字孪生服务器的存储容量约束、交互时间构建约束函数；基于actor‑critic的深度强化学习模型寻找数字孪生模型的布局策略。本发明通过优化用户与路侧数字孪生服务器的关联关系，从而通过改善移动用户与数字孪生服务器之间的交互效率，帮助用户优化决策。
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公开(公告)号：CN115209426A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210904376.X
申请日：2022-07-28
Applicant: 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种边缘车联网内数字孪生服务器动态部署方法，涉及智能交通系统和车联网领域，包括以下步骤：设置数字孪生服务器的定义，获取边缘服务器的状态：信道状态、通信资源、计算资源；构建数字孪生的通信模型和计算模型，计算构建数字孪生模型的延迟，并计算用户与服务器进行数据交互的同步延迟；计算系统总的延迟；将用户选择、数字孪生服务器的计算资源容量、数字孪生服务器的存储容量约束、交互时间构建约束函数；基于actor‑critic的深度强化学习模型寻找数字孪生模型的布局策略。本发明通过优化用户与路侧数字孪生服务器的关联关系，从而通过改善移动用户与数字孪生服务器之间的交互效率，帮助用户优化决策。
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公开(公告)号：CN115174481B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202210852723.9
申请日：2022-07-20
Applicant: 广东工业大学
IPC: H04L47/125 , H04L67/12 , H04L67/568
Abstract: 本发明公开了一种无人机辅助边缘车联网服务和内容混合缓存的方法，利用布置在路口处的RSU根据其历史记录和当前访问情况，建立一个针对于服务和内容的初始顺序表；建立目标函数时，考虑在车辆边缘计算网络中车辆的计算任务卸载有三种方式；确定边缘计算网络中为所有车辆用户提供服务类型、内容类型的总时延，以此构建目标函数，并设定缓存容量约束、服务时延约束、决策约束以及配比约束；利用遗传算法对目标函数求解，得到缓存及卸载决策变量以及缓存配比参数；通过得到的缓存及卸载决策变量和配比参数决定从所述初始顺序表中选取哪些服务和内容进行缓存在UAV上，以此来缓存最为符合当前交叉路口车辆服务访问的需求。
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公开(公告)号：CN115174481A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210852723.9
申请日：2022-07-20
Applicant: 广东工业大学
IPC: H04L47/125 , H04L67/12 , H04L67/568
Abstract: 本发明公开了一种无人机辅助边缘车联网服务和内容混合缓存的方法，利用布置在路口处的RSU根据其历史记录和当前访问情况，建立一个针对于服务和内容的初始顺序表；建立目标函数时，考虑在车辆边缘计算网络中车辆的计算任务卸载有三种方式；确定边缘计算网络中为所有车辆用户提供服务类型、内容类型的总时延，以此构建目标函数，并设定缓存容量约束、服务时延约束、决策约束以及配比约束；利用遗传算法对目标函数求解，得到缓存及卸载决策变量以及缓存配比参数；通过得到的缓存及卸载决策变量和配比参数决定从所述初始顺序表中选取哪些服务和内容进行缓存在UAV上，以此来缓存最为符合当前交叉路口车辆服务访问的需求。
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