10.3969/j.issn.1006-1010.20221028-0001
面向边缘智能的车联网通信和计算资源联合管理策略
海量数据驱动未来车联网向智能化演进,计算密集型业务的激增给网络中通信和计算资源的管理带来了极大的挑战.为了解决上述问题,提出了面向边缘智能的车联网通信和计算资源联合管理策略,在考虑各边缘节点内存容量的前提下,通过模型切分将适量计算任务卸载到最优边缘节点,提高任务执行率并降低系统能耗.上述资源联合管理策略可建模为动态优化问题,传统的优化方法难以求解.因此,将人工智能技术应用到边缘计算领域,采用多智能体深度强化学习方法合理分配网络频谱资源和计算资源,提升网络性能.
车联网、边缘计算、资源管理、多智能体深度强化学习
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TN925.5
国家重点研发计划;浙江省重点研发计划
2023-03-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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