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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种车联网场景下动态可分割任务预测与卸载方法，包括预处理模块:在具备多个边缘计算节点的车联网中构建可分割任务卸载调度系统，选取边缘计算节点作为集中式调度器，并构建资源、任务、计算、传输和预测模型；卸载序列排序模块:集中式调度器通过最激烈竞争者优先方法、最少备选节点数优先方法、最小计算量数据量比例优先方法来决定任务卸载序列，优化序列排序，从而优化系统的处理效率和资源利用率；卸载决策模块:集中式调度器通过深度强化学习DQN卸载调度方法将任务卸载到最合适的节点上，利用奖励函数的设置优化决策效率。本发明可以显著提升资源利用率和请求拒绝率，在车联网、物联网计算领域有广泛的应用价值和使用前景。
主权项：1.一种车联网场景下动态可分割任务预测与卸载方法，其特征在于：包括以下阶段：预处理模块：在具备多个边缘计算节点的车联网中构建可分割任务卸载调度系统，选取某个边缘计算节点作为集中式调度器，用于对车联网的车辆用户携带任务的卸载调度进行决策，并构建资源、任务、计算、传输和预测模型，对系统全局进行状态监控，其余计算节点用于计算和卸载函数；卸载序列排序模块:计算节点收到任务计算请求时，将任务属性信息发送给调度器，之后集中式调度器通过最激烈竞争者优先方法、最少备选节点数优先方法、最小计算量数据量比例优先方法来决定任务卸载序列，优化序列排序，从而优化系统的处理效率和资源利用率；卸载决策模块:集中式调度器通过基于交通流量预测的独立可分割任务卸载调度方法，调度器更新环境的状态信息，调度器得出动作空间的动作决策，将任务卸载到最合适的节点上，利用奖励函数的设置优化决策效率；决策下发模块：集中式调度器将决策下发给计算节点，边缘计算节点对任务请求按照调度结果进行本地计算或转发。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种车联网场景下动态可分割任务预测与卸载方法
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