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車聯(lián)網(wǎng)邊緣計算是實現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)低時延和高可靠性的關(guān)鍵技術(shù)，但現(xiàn)有方法普遍存在場景趨同和系統(tǒng)建模局限的問題，同時包含復(fù)雜的訓(xùn)練過程并面臨維災(zāi)風(fēng)險。通過結(jié)合云計算技術(shù)，提出一種基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的邊云協(xié)同卸載方案。依據(jù)隨機(jī)幾何理論計算卸載節(jié)點覆蓋概率，對車輛節(jié)點與卸載對象進(jìn)行預(yù)配對。利用線性Q函數(shù)分解方法反映每個智能體多效用因子與任務(wù)決策間的映射關(guān)系，通過云端協(xié)同機(jī)制將智能體決策記錄作為經(jīng)驗上傳到云端，并在云端將訓(xùn)練更完備的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反饋到邊緣節(jié)點。仿真結(jié)果表明，該方案在功耗和延時方面性能優(yōu)于單固定邊緣的計算策略，且算法復(fù)雜度較低，能夠有效提升邊云協(xié)同卸載能力，實現(xiàn)低時延、高可靠的任務(wù)卸載。
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