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公开(公告)号：CN116896561A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310846062.3
申请日：2023-07-11
Applicant: 华侨大学
Abstract: 一种面向车路协同系统的计算卸载和资源分配方法，包括根据车路协同系统框架建立通信模型和ML任务模型；根据所述通信模型和所述ML任务模型建立计算模型；基于计算模型将计算卸载和资源分配问题建模成马尔可夫决策模型，根据马尔可夫决策模型将一种多动作输出的策略网络引入SAC算法中；让智能体不断地和环境进行交互并获得奖励，最终收敛到一个可获得最大总奖励的计算卸载和资源分配策略；根据所述最优计算卸载和资源分配策略执行ML任务，并将处理结果传到MEC服务器，在MEC服务器上构建起数字孪生车辆，进而数字孪生车辆对车辆的行为进行预测，以辅助车辆的自动驾驶。本发明最大限度地提高ML任务的处理精度，并减少任务的总处理时延和能耗。
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