基于深度强化学习的节能型自动互联车辆服务卸载方法
实质审查的生效
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。
基本信息
专利标题 ：
基于深度强化学习的节能型自动互联车辆服务卸载方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114528042A
申请号 ：
CN202210114199.5
公开（公告）日 ：
2022-05-24
申请日 ：
2022-01-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
郭佳杰许小龙
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
代理机构 ：
南京经纬专利商标代理有限公司
代理人 ：
田凌涛
优先权 ：
CN202210114199.5
主分类号 ：
G06F9/445
IPC分类号 ：
G06F9/445
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F9/00
程序控制装置，例如，控制单元
G06F9/06
应用存入的程序的，即应用处理设备的内部存储来接收程序并保持程序的
G06F9/44
用于执行专门程序的装置
G06F9/445
程序的加载或启动
法律状态
2022-06-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 9/445
申请日 : 20220130
申请日 : 20220130
2022-05-24 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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