一种车联网中基于深度强化学习的任务卸载方法.pdf

基于深度强化学习的车联网任务卸载与调度研究.pdf 摘要摘要智慧城市建设推动了城市基础设施向数字化、智能化发展，这一趋势促进了基础设施、物联网技术和网络通信技术的融合，为智慧城市建设提供了强有力的支持和推动。其中，车联网作为新的技术领域，将普通的道路交通通信升级到高质量通信，高速计算的智能车时代。在车联网环境中，智能车将会产生大量的数据，然而车载终端有限的计算力却无法满足其需求。移动边缘计算（MobileEdgeComputing，MEC）是一种有效的

2025-05-18 约10.23万字 59页立即下载

一种基于深度强化学习的动态资源分配的任务卸载方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116467009 A (43)申请公布日 2023.07.21 (21)申请号 202310352565.5 (22)申请日 2023.04.04 (71)申请人东华大学

2023-07-19 约1.53万字 11页立即下载

基于深度强化学习的空天协同任务卸载优化策略.docx 基于深度强化学习的空天协同任务卸载优化策略一、引言随着科技的发展，空天一体化的趋势越来越明显，大量的空天协同任务涌现。为了有效提高任务的执行效率与完成质量，基于深度强化学习的卸载优化策略应运而生。通过在复杂多变的任务卸载场景中运用深度强化学习算法，可以实现对任务的智能调度与优化，从而提高整个系统的性能。本文将探讨基于深度强化学习的空天协同任务卸载优化策略的原理、方法及其实验结果。二、深度强化学习在空天协同任务卸载中的应用 深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的算法，它可以在没有先验知识的情况下，通过与环境的交互学习最优策略。在空天协同任务卸载中，深度强化学习可以用于优化任务的卸载决

2025-05-11 约4.66千字 9页立即下载

基于强化学习和区块链的车联网计算卸载方法.docx 基于强化学习和区块链的车联网计算卸载方法 一、引言随着物联网、云计算及移动互联网技术的不断发展，车联网(VehicularNetwork)已经成为了当今研究的热点领域。车联网为车辆提供了更智能、更高效的交通环境，然而，车载设备在处理复杂计算任务时面临诸多挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于强化学习和区块链的车联网计算卸载方法。该方法旨在通过强化学习算法进行决策，将计算任务卸载到合适的计算节点上，同时利用区块链技术保证数据的安全性和可靠性。二、车联网背景及挑战 车联网通过将车辆与周围环境进行连接，实现了车辆间的信息共享和协同驾驶。然而，车载设备在处理如自动驾驶、实时导航等复杂计算任务时

2025-02-15 约4.65千字 10页立即下载

一种在车联网中基于深度强化学习的协同边缘缓存方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113012013 A (43)申请公布日 2021.06.22 (21)申请号 202110182149.6 (22)申请日 2021.02.09 (71)申请人北京工业大学地址

2023-06-10 约1万字 11页立即下载

一种物联网中基于深度强化学习的拥塞控制方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114567597 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210157995.7 (22)申请日 2022.02.21 (71)申请人重庆邮电大学地址 400065

2023-05-09 约1.77万字 16页立即下载

一种车联网中基于深度强化学习的资源联合分配方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112995950 B (45)授权公告日 2022.03.29 (21)申请号 202110174006.0 H04L 67/12 (2022.01)

2023-06-09 约3.21万字 30页立即下载

一种电力物联网的任务卸载方法及装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113360203 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110422562.5 G16Y 10/35 (2020.01) (22)申请日 2

2023-06-20 约1.68万字 15页立即下载

基于强化学习的车联网任务卸载与资源管理策略：优化与创新.docx 基于强化学习的车联网任务卸载与资源管理策略：优化与创新一、引言 1.1研究背景与意义随着物联网、大数据、人工智能等技术的飞速发展，车联网作为汽车产业与信息通信产业深度融合的产物，正逐渐成为未来智能交通系统的重要组成部分。车联网通过新一代信息通信技术，实现了车辆与车辆（V2V）、车辆与路侧基础设施（V2I）、车辆与行人（V2P）以及车辆与云端平台（V2C）等之间的相互连接，构建了一个庞大的感知信息交互网络。这一网络不仅能够实现信息共享和互联互通，更为驾驶者提供了更加安全、便捷、智能的驾驶体验，从根本上改变着人们的出行方式和生活方式。近年来，车联网产业呈现出蓬勃发展的态势。全球主要国家和

2025-04-05 约4.73万字 36页立即下载

移动边缘计算下基于深度强化学习的动态任务卸载策略研究.docx 移动边缘计算下基于深度强化学习的动态任务卸载策略研究一、引言随着移动互联网的飞速发展，移动设备产生的计算任务量呈现出爆炸性增长。传统的计算模式已无法满足日益增长的计算需求。为了解决这一问题，移动边缘计算（MobileEdgeComputing，MEC）技术应运而生。MEC通过在移动网络边缘提供计算、存储和通信等资源，将计算任务卸载到边缘服务器上，以降低延迟和提高用户体验。然而，由于移动设备的计算能力和网络环境的动态变化，如何实现动态任务卸载成为了一个重要且具有挑战性的问题。本文提出了一种基于深度强化学习的动态任务卸载策略，旨在解决这一问题。二、背景与相关研究移动边缘计算通过将计算任务卸

2025-04-16 约4.99千字 10页立即下载

MEC中基于深度强化学习的无人机辅助任务卸载算法研究.docx MEC中基于深度强化学习的无人机辅助任务卸载算法研究一、引言随着无线通信技术的发展，移动边缘计算（MEC）成为了当下研究的热点领域。通过在网络的边缘位置提供强大的计算和存储能力，MEC可有效地处理和分析从各种移动设备传来的数据，并响应多样化的业务需求。然而，在处理大量任务时，移动设备的计算资源往往受限，这导致任务处理效率低下。为了解决这一问题，无人机辅助的任务卸载策略被提出，并逐渐成为研究的焦点。本文将探讨在MEC环境中，如何利用深度强化学习技术优化无人机辅助的任务卸载算法。二、背景与相关研究移动边缘计算（MEC）的崛起为移动设备提供了更近的计算资源访问途径，而无人机技术的快速发展为M

2025-04-23 约4.74千字 9页立即下载

一种基于非支配排序遗传策略的车联网多目标计算任务卸载调度方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112995289 B (45)授权公告日 2022.05.17 (21)申请号 202110156669.X (56)对比文件

2023-06-08 约2.58万字 21页立即下载

基于移动云计算深度强化学习的物联网设备任务下载方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113360245 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110553074.8 (22)申请日 2021.05.20 (71)申请人太原师范学院地址

2023-06-16 约1.69万字 14页立即下载

一种基于任务卸载的高效数据感知分层联邦学习方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114828095 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202210293352.5 (22)申请日 2022.03.24 (71)申请人上海科技大学地址 201210

2023-05-14 约2.69万字 21页立即下载

基于MADDPG算法的低轨卫星物联网任务卸载方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114884949 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210492079.9 (22)申请日 2022.05.07 (71)申请人重庆邮电大学地址 400065

2023-05-14 约3.05万字 20页立即下载