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申请/专利权人：广西民族大学
摘要：本发明公开了基于空中计算的多层次车联网络下计算卸载最优化方法，涉及车联网技术，包括建立由通信模型、计算模型、移动模型和能量模型组成的多层次计算网络模型架构；结合所述位置信息和能量消耗对多层次计算网络模型架构中的任务延时进行优化；通过OTAC‑DDPG算法对优化后的任务延时进行学习，以对所述多层次车联网络中的关键网络和参与者网络进行更新，更新后的网络即为目标网络，即卸载最优化的网络。本发明提升了整个系统资源的利用率，并减少系统决策时间，提升系统的实时性。
主权项：1.基于空中计算的多层次车联网络下计算卸载最优化方法，其特征在于，该方法包括：建立由通信模型、计算模型、移动模型和能量模型组成的多层次计算网络模型架构，其中，所述通信模型用于根据多层次车联网络的通信带宽以及信噪比获取多层次车联网络中各层次的传输速率；所述计算模型用于根据所述传输速率计算各层次的任务延时；所述移动模型用于获取物联网汽车的位置信息；所述能量模型用于获取在设定的时间槽i内物联网汽车驾驶的能量消耗以及车辆边缘服务器层驾驶的能量消耗；结合所述位置信息和能量消耗对任务延时进行优化以获取系统任务延时；基于所述多层次计算网络模型架构中的位置信息以及任务参数构建系统状态和行动描述，并根据系统状态、行动描述以及系统任务延时获取奖励函数，通过OTAC-DDPG算法对系统状态、行动描述和奖励函数进行学习，以对所述多层次车联网络中的关键网络和参与者网络进行更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西民族大学 基于空中计算的多层次车联网络下计算卸载最优化方法
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