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公开(公告)号:CN118660315B
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202410729866.X
申请日:2024-06-06
Applicant: 江苏信息职业技术学院
IPC: H04W28/084 , H04W28/082 , H04W28/08 , H04W4/40 , H04L67/10 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域,具体涉及一种面向车辆边缘计算的服务卸载与迁移方法,包括构建系统模型,具体包括以下流程:建立网络模型,用于模拟车辆在移动过程中将计算任务卸载到不同的边缘服务器上并进行实时计算的场景;建立任务模型,用于管理并调度待执行的车辆计算任务;建立通信模型,用于描述车辆通过无线信道与基站进行通信的过程。本技术方案研究了在超密集车辆边缘计算的环境下,针对多车辆和多边缘服务器场景的联合计算卸载与迁移优化问题进行解决,本方案使用Lyapunov函数优化技术,将复杂的协作计算卸载和迁移联合优化问题转换为一个长期迁移成本约束下的平均延迟优化问题;然后,使用基于COMA的多智能体深度强化学习算法来获取最优解。
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公开(公告)号:CN118660315A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202410729866.X
申请日:2024-06-06
Applicant: 江苏信息职业技术学院
IPC: H04W28/084 , H04W28/082 , H04W28/08 , H04W4/40 , H04L67/10 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及无线通信技术领域,具体涉及一种面向车辆边缘计算的服务卸载与迁移方法,包括构建系统模型,具体包括以下流程:建立网络模型,用于模拟车辆在移动过程中将计算任务卸载到不同的边缘服务器上并进行实时计算的场景;建立任务模型,用于管理并调度待执行的车辆计算任务;建立通信模型,用于描述车辆通过无线信道与基站进行通信的过程。本技术方案研究了在超密集车辆边缘计算的环境下,针对多车辆和多边缘服务器场景的联合计算卸载与迁移优化问题进行解决,本方案使用Lyapunov函数优化技术,将复杂的协作计算卸载和迁移联合优化问题转换为一个长期迁移成本约束下的平均延迟优化问题;然后,使用基于COMA的多智能体深度强化学习算法来获取最优解。
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