一种边缘计算环境下基于深度强化学习的多小区任务卸载算法

摘要

本发明公开一种边缘计算环境下基于深度强化学习的多小区任务卸载算法，提出了一种改进的双深度Q网络算法，并基于双深度Q网络算法进行任务卸载算法设计，并将MEC边缘控制平台作为智能体与车联网环境进行交互，旨在相同的资源下优化任务处理速率与任务执行时延，另外在复杂业务场景下，针对DQN算法中存在的过估计问题，对DQN算法中的Q值函数进行改进，提高模型选择最优卸载策略的能力，本方案可以显著的提高计算与存储资源的利用率、有效降低车辆终端的任务执行时延，大幅度提高边缘侧计算与存储资源的利用率，并且算法收敛效率高于传统的DQN算法，解决了任务的最佳卸载比例问题，能够更有效地降低任务的执行时延。