车载边缘计算中任务卸载和服务缓存的联合智能优化
作者机构：西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071 中国电子科技集团公司第54研究所河北石家庄050081
基 金：国家重点研发计划基金资助项目(No.2020YFB1807500) 国家自然科学基金资助项目(No.62072360,No.61571338,No.61672131,No.62001357,No.61901367) 陕西省重点研发计划基金资助项目(No.2019ZDLGY13-07,No.2019ZDLGY13-04,No.2020JQ-844) 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室开放基金资助项目(同济大学)(No.ESSCKF2019-05) 西安市科技计划基金资助项目(No.20RGZN0005) 西安市重点实验室建设基金资助项目(No.201805052-ZD3CG36)
出 版 物：《通信学报》 (Journal on Communications)
年 卷 期：2021年第42卷第1期
页 码：18-26页
摘 要：针对车载环境下有限的网络资源和大量用户需求之间的矛盾,提出了智能驱动的车载边缘计算网络架构,以实现网络资源的全面协同和智能管理。基于该架构,设计了任务卸载和服务缓存的联合优化机制,对用户任务卸载以及计算和缓存资源的调度进行了建模。鉴于车载网络的动态、随机和时变的特性,利用异步分布式强化学习算法,给出了最优的卸载决策和资源管理方案。实验结果表明,与其他算法相比,所提算法取得了明显的性能提升。
学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 081001[081001]
核心收录：
D O I：10.11959/j.issn.1000-436x.2021017
馆 藏 号：203101852...
