基于DQN的车载边缘网络任务卸载与分配算法

简介：
本研究提出了一种基于深度Q学习(DQN)的创新算法，旨在优化车载边缘计算环境中的任务卸载和资源分配策略，以提升系统性能和效率。 为了实现车辆终端在执行用户任务时延、处理速率与能耗之间的最佳平衡关系，在车联网的边缘接入环境中，提出了一种基于深度 Q 网络（DQN）的任务分发卸载算法。首先采用层次分析法对不同车辆终端的计算任务进行优先级排序，并据此为每个计算任务处理速率分配不同的权重以建立模型；接着引入了基于深度Q网络的边缘计算方法，优化目标是最大化所有任务处理速率加权和来构建任务卸载模型；最后设计了一种基于 DQN 的自主最优任务卸载策略，旨在最大程度地提升长期效用。仿真结果显示，相比传统的 Q 学习算法，所提的新算法显著提升了任务执行效率。