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摘 要:本发明公开了一种基于深度强化学习的软件定义车载任务细粒度卸载方法,包括步骤:1.获取车辆可接入RSU的信息、车辆任务的信息等;2.根据步骤1中的RSU的信息划分车载任务的卸载时隙;3.将车载任务卸载时隙决策方法转化为数学问题;4.使用深度强化学习方法求解步骤3中的数学问题;5.将算法部署至SDN控制器。本发明能充分利用卸载时隙而减少卸载造成的网络传输延迟。本发明制定卸载时隙决策时充分考虑包括车辆与RSU的相对位置、RSU中接入的车辆的数目、RSU所需要接收的车载任务的数量等因素,能够有效降低车辆任务的卸载延时。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010571179.1 | 专利名称: | 一种基于深度强化学习的软件定义车载任务细粒度卸载方法 |
申请日: | 2020-06-22 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04W4/44搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
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日期 | 法律信息 | 备注 |