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申请/专利权人：天津城建大学;智赢未来教育科技有限公司
摘要：本发明提供了一种边路协同多任务计算卸载方法、装置和存储介质，涉及移动边缘计算技术领域，包括：搭建三层分布式系统模型：控制层，边缘服务层，移动设备层；将计算卸载问题转化为马尔可夫最优化问题求解；在双延迟深度确定性策略梯度算法的基础上，首先对主网络的勘探噪声进行逐步增强优化，然后采用基于插值函数的Q值估计方法，提高Q值估计精度，最后引入优先经验回放双缓冲池方法，提升训练的采样效率，以形成改进的双延迟深度确定性策略梯度算法，进而求解马尔可夫最优化问题。通过本发明可有效提高计算卸载的效率，减少计算卸载过程产生的响应时间延迟与能耗，提升车辆用户体验。
主权项：1.一种边路协同多任务计算卸载方法，其特征在于，包括：搭建三层分布式系统模型：基于控制中心建立控制层，所述控制层用于集中管理路侧单元和移动边缘计算服务器，实现信息共享与管理；基于路侧单元和移动边缘计算服务器建立边缘服务层，所述边缘服务层用于接受计算任务；基于车辆的移动终端建立移动设备层，所述移动设备层在本地计算资源无法满足计算要求时，通过计算卸载策略卸载到边缘服务层进行计算；将计算卸载问题转化为马尔可夫最优化问题求解：移动边缘计算在车载网络下资源分配和任务卸载的马尔可夫优化过程表示为： ，其中，S为状态空间，A为系统状态空间，为状态转换概率，为奖励收益；基于给定观察状态下的行为决策，移动终端从与环境对应的奖励函数中获得奖励，并观察下一个状态，目标为最大化累积奖励；基于改进的双延迟深度确定性策略梯度算法求解马尔可夫最优化问题：在双延迟深度确定性策略梯度算法的基础上，首先对主网络的勘探噪声进行逐步增强优化，然后采用基于插值函数的Q值估计方法，提高Q值估计精度，最后引入优先经验回放双缓冲池方法，提升训练的采样效率，以形成所述改进的双延迟深度确定性策略梯度算法，进而求解所述马尔可夫最优化问题。
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百度查询： 天津城建大学 智赢未来教育科技有限公司 边路协同多任务计算卸载方法、装置和存储介质
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