面向车联网的多智能体强化学习边云协同卸载

doi:10.19678/j.issn.1000-3428.0058323

	面向车联网的多智能体强化学习边云协同卸载
	叶佩文 1; 贾向东2 ; 杨小蓉 1; 牛春雨 1
	2020-07-29
发表期刊	计算机工程
ISSN	1000-3428
卷号	47 期号:04 页码:13-20
摘要	车联网边缘计算是实现车联网系统低时延和高可靠性的关键技术,但现有方法普遍存在场景趋同和系统建模局限的问题,同时包含复杂的训练过程并面临维灾风险。通过结合云计算技术,提出一种基于多智能体强化学习的边云协同卸载方案。依据随机几何理论计算卸载节点覆盖概率,对车辆节点与卸载对象进行预配对。利用线性Q函数分解方法反映每个智能体多效用因子与任务决策间的映射关系,通过云端协同机制将智能体决策记录作为经验上传到云端,并在云端将训练更完备的神经网络反馈到边缘节点。仿真结果表明,该方案在功耗和延时方面性能优于单一固定边缘的计算策略,且算法复杂度较低,能够有效提升边云协同卸载能力,实现低时延、高可靠的任务卸载。
关键词	车联网多智能体强化学习随机几何理论边云协同计算任务卸载策略资源分配
DOI	10.19678/j.issn.1000-3428.0058323
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收录类别	CSCD ; 北大核心
语种	中文
资助项目	国家自然科学基金（61861039,61561043,61261015） ; 甘肃省科技计划“无人机关键技术研究”（18YF1GA060）
原始文献类型	学术期刊
中图分类号	U495;TN929.5
引用统计	被引频次[WOS]：0 [WOS记录] [WOS相关记录]
文献类型	期刊论文
条目标识符	https://ir.nwnu.edu.cn/handle/39RV6HYL/72101
专题	实体学院_计算机科学与工程学院
作者单位	1.西北师范大学计算机科学与工程学院 2.南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室
第一作者单位	计算机科学与工程学院
第一作者的第一单位	计算机科学与工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	叶佩文,贾向东,杨小蓉,等. 面向车联网的多智能体强化学习边云协同卸载[J]. 计算机工程,2020,47(04):13-20.
APA	叶佩文,贾向东,杨小蓉,&牛春雨.(2020).面向车联网的多智能体强化学习边云协同卸载.计算机工程,47(04),13-20.
MLA	叶佩文,et al."面向车联网的多智能体强化学习边云协同卸载".计算机工程 47.04(2020):13-20.

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面向车联网的多智能体强化学习边云协同卸载（1886KB）	期刊论文	出版稿	开放获取	CC BY-NC-SA	浏览下载