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申请/专利权人：安徽工业大学
摘要：本发明公开了一种RSU辅助车联网任务卸载时延与电池退化优化方法，属于边缘计算与任务卸载技术领域。本发明结合了深度强化学习方法与边缘计算结构，将二者结合引入到RSU辅助车联网下的任务时延和电池退化的优化问题中，通过RSU主动感知道路环境，生成一个感知任务，然后根据RSU电池退化成本以及任务卸载时延选择合适的计算卸载节点，由于道路信息的复杂，任务卸载延迟和RSU电池退化的共同优化是一个难以解决的非凸问题，将问题转化为马尔可夫决策过程并应用近端策略优化PPO算法来解决这一非凸问题。
主权项：1.一种RSU辅助车联网任务卸载时延与电池退化优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据道路环境，RSU上的传感器主动感知道路信息，生成感知任务，任务能够卸载在任意RSU、云计算服务器或车辆上进行计算；S2：根据不同的任务卸载节点计算出对应的任务时延，同时计算出任务卸载到RSU上时的电池退化成本，然后根据计算出的任务时延以及RSU电池退化成本来设计优化目标函数，实现任务时延和RSU电池退化成本的最小化；S3：根据目标函数，需要选取任务时延和RSU电池退化成本最小的计算卸载节点，将任务决策问题建立为马尔科夫模型；S4：利用PPO算法来解决任务时延和RSU电池退化成本的共同优化问题，得到最优任务决策。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学 一种RSU辅助车联网任务卸载时延与电池退化优化方法
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