智能反射表面輔助的車載邊緣任務(wù)卸載和資源分配策略

摘要： 針對(duì)車載邊緣計(jì)算場(chǎng)景對(duì)低時(shí)延、高能效與安全性的需求，結(jié)合智能反射表面技術(shù)，提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的任務(wù)卸載與資源分配策略。首先，不同于僅優(yōu)化單一指標(biāo)的方法，構(gòu)建了時(shí)延、能耗與任務(wù)完成率的加權(quán)綜合指標(biāo)作為系統(tǒng)優(yōu)化目標(biāo)。其次，提出了一種具有任務(wù)完成感知能力的資源優(yōu)化型雙時(shí)延深度確定性策略梯度算法。該算法通過(guò)引入基于任務(wù)完成率的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，并結(jié)合成功軌跡優(yōu)先回放機(jī)制，有效增強(qiáng)了稀疏... （共11頁(yè)）