基于深度强化学习的节能型自动互联车辆服务卸载方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202210114199.5
IPC分类号：G06F9/445
申请日期：
2022-01-30
申请人：
南京信息工程大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于深度强化学习的节能型自动互联车辆服务卸载方法
申请号	CN202210114199.5	申请日期	2022-01-30
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-05-24	公开/公告号	CN114528042A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F9/445 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F9/00 程序控制设计，例如，控制单元（用于外部设备的程序控制入G06F13/10）〔1，4，2006.01，2018.01〕 G06F9/06 使用存储的程序，即使用处理设备的内部存储来接收程序或者保留程序〔1，2006.01〕 G06F9/44 执行特定程序的设计〔3，2006.01，2018.01〕 G06F9/445 程序的加载或启动（引导程序入G06F 9/4401；程序装载或启动的安全装置入G06F 21/57）〔5，2006.01，2018.01〕	IPC分类号	G;0;6;F;9;/;4;4;5查看分类表>
申请人	南京信息工程大学	申请人地址	江苏省盐城市盐南高新区新河街道文港南路105号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京信息工程大学	当前权利人	南京信息工程大学
发明人	郭佳杰;许小龙
代理机构	南京经纬专利商标代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明公开了基于深度强化学习的节能型自动互联车辆服务卸载方法，该发明提出名为ECAC的分布式服务卸载方法。ECAC基于异步深度强化学习方法——异步优势行动者‑评论家(A3C)算法，将A3C映射到了端‑边‑云协同系统中。其核心思想是将ECD映射为A3C中的智能体，指导自己对于车辆服务的卸载决策；将云服务器映射为A3C中的中央网络，用于统筹和归纳各智能体的学习结果，并在每次参数更新后将自身参数拷贝到对应的ECD中。整个算法具备系统的需求动态学习、自动调整卸载策略的特征，能够满足不同时延敏感度的服务的需求。并且能长远地兼顾能耗和时延问题，做到绿色、高质量服务。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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