发明专利已授权

基于深度强化学习的节能型自动互联车辆服务卸载方法

📄 申请号：CN202210114199.5 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2022-01-30

公开号

CN114528042B

公开日

2023-04-21

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F9_445

IPC 分类号

G06F9_445

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

自动互联车辆, 车联网, 智能交通, 移动边缘计算, 节能通信

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摘要

本发明公开了基于深度强化学习的节能型自动互联车辆服务卸载方法，该发明提出名为ECAC的分布式服务卸载方法。ECAC基于异步深度强化学习方法——异步优势行动者‑评论家(A3C)算法，将A3C映射到了端‑边‑云协同系统中。其核心思想是将ECD映射为A3C中的智能体，指导自己对于车辆服务的卸载决策；将云服务器映射为A3C中的中央网络，用于统筹和归纳各智能体的学习结果，并在每次参数更新后将自身参数拷贝到对应的ECD中。整个算法具备系统的需求动态学习、自动调整卸载策略的特征，能够满足不同时延敏感度的服务的需求。并且能长远地兼顾能耗和时延问题，做到绿色、高质量服务。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230421

✅ 授权

20220610

?? 实质审查的生效：

20220524

📄 公开

基于多尺度高程变异系数的点云植被去除方法

当前第 / 件

一种基于PID传感器的医用呼出NO气体浓度测量分析装置

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