发明专利已授权

一种基于深度强化学习的车载边缘任务集中调度与资源分配联合优化方法

📄 申请号：CN202110488718.X 📄 发布日：2026/08/27

著录项目信息

申请日

2021-05-06

公开号

CN113422795A

公开日

2021-09-21

申请人

江苏大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L67_1008

IPC 分类号

H04L29_08 , H04L12_24 , H04W28_08 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

边缘计算边缘计算深度强化学习资源分配与任务调度

应用场景

车联网, 智能交通, 移动边缘计算, 车载通信, 自动驾驶

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摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习的车载边缘任务集中调度与资源分配联合优化方法，包括步骤：1.获取车辆任务可接入RSU的信息、车载任务的信息等；2.将车载任务边缘调度与资源分配决策方法转化为数学问题，进行数学建模；3.使用深度强化学习方法求解步骤2中的数学模型；4.将算法部署至软件定义的中央控制器。本发明充分考虑每个车载任务对边缘计算服务器负荷的影响、各个车载任务之间影响，在保证在规定时间内完成计算车载任务、保证各个边缘计算服务器的负载均衡的同时，使得边缘计算服务器提供商的利益最大化。

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

20221118

✅ 授权

20211012

?? 实质审查的生效：

20210921

📄 公开

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