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2024年2月16日发(作者：)

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利说明书

(21)申请号 CN2.X

(22)申请日 2020.12.29

(71)申请人 华北电力大学;延安大学

地址 100000 北京市昌平区北农路2号

(72)发明人 周振宇 潘超 杨秀敏 廖海君 任新成

(74)专利代理机构 32467 常州国洸专利代理事务所(普通合伙)

代理人 吴丽娜

(51)

H04L29/08(20060101)

G06F9/445(20180101)

G06F9/48(20060101)

G06F9/50(20060101)

G06F9/54(20060101)

G06N3/08(20060101)

(10)申请公布号 CN 112822234 A

(43)申请公布日 2021.05.18

权利要求说明书 说明书 幅图

(54)发明名称

一种车联网中基于深度强化学习的

任务卸载方法

(57)摘要

本发明公开了一种车联网中基于移

动边缘计算的任务卸载与资源分配方法，即一种车联网中基于深度强化学习的任务

卸载方法，通过深度强化学习的任务卸载方法，应用于车联网处理高维状态信息的任务卸载，具体步骤包括：(1)构建系统模型框架建立车联网通信场景；(2)模型细化，对用户侧和服务器侧任务处理进行建模；(3)提出高可靠低时延约束与优化问题；(4)进行优化问题的转化并引入马尔科夫决策过程；(5)建立最优化问题模型，提出基于Deep Q‑learning Network的具有URLLC感知的任务卸载算法五个步骤构成。本发明同时考虑平均度量性能以及高阶统计量的性能，考虑了极端事件对通信可靠性的影响，使得用户车辆可以在保障URLLC通信需求的同时通过深度学习作出最优的任务卸载决策，满足其众多应用的高可靠低时延通信需求。

法律状态

法律状态公告日

法律状态信息

2021-06-04

实质审查的生效2022-03-22

授权

法律状态

实质审查的生效发明专利权授予

权 利 要 求 说 明 书

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说 明 书

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本文标签： 任务卸载学习方法强化

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