一种基于深度强化学习的智慧工厂冗余卸载方法

    公开(公告)号:CN116820603A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310653111.1

    申请日:2023-06-05

    IPC分类号: G06F9/445 G06N3/092 H04L67/12

    摘要: 本发明公开了一种基于深度强化学习的智慧工厂冗余卸载方法,该方法包括步骤:工业互联网设备卸载任务到达边缘盒子之后,根据先来后到进行排队,对于一些轻量级的任务,边缘盒子可以将其处理完并返回结果,对于一些需要更多资源的任务,边缘盒子则将这些任务传送到云计算系统进行处理。对于卸载到云服务器的部分任务。为了使在任务延迟约束下使卸载系统的效用最大化,使用马尔可夫决策方法确定最优卸载方案。通过服务器状态以及各工业互联网设备的相关信息,确定时间阈值和可靠性,从而确定冗余卸载的上界和下界,采用搜索的方法来获得最优的冗余传输路径数,在保证卸载可靠性的同时提高了获得的效用。

    一种无人机搭载RIS辅助车辆网络通信方法及系统

    公开(公告)号:CN115915069A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211348726.5

    申请日:2022-10-31

    IPC分类号: H04W4/46 H04W4/029 H04B7/145

    摘要: 本发明公开了一种无人机搭载RIS辅助车辆网络通信方法及系统,首先无人机根据预测模型预测车辆下一时隙位置;然后,优化RIS反射单元的相移矩阵,同时优化无人机轨迹,从而使两车辆在下一时隙通信速率最大化;最终,根据优化结果,调整RIS反射单元的相移因子,且无人机在下一时隙内飞行到达的位置。本发明解决了车辆之间由于障碍物阻挡无法直接通信的问题,在满足车辆通信的延迟约束和无人机飞行的能耗约束下,通过优化RIS相移矩阵增强反射给车辆的信号质量,通过优化无人机轨迹更好的为车辆通信进行服务,同时采用DDPG算法求解优化问题,以获得最大化车辆通信速率的策略,满足车辆网络通信的要求,提高车辆通信的性能。

    一种基于改进Raft算法选择车辆队列领航车的方法

    公开(公告)号:CN114089744A

    公开(公告)日:2022-02-25

    申请号:CN202111285053.9

    申请日:2021-11-01

    IPC分类号: G05D1/02

    摘要: 本发明涉及一种基于改进Raft算法选择车辆队列领航车的方法,包括1)车辆队列初始化,将具有相同目的地且车辆间保持稳定较小车距的车辆编队;2)选择临时领航车;3)基于车辆动力性能指标参数的加权评估值选择队列候选领航车;4)利用改进Raft算法选出队列领航车和备用领航车;5)实时检查领航车状态,当领航车出现异常情况时及时采用备用领航车进行工作。本方法在车辆队列行驶时,能够快速选举出领航车,进而有效的控制整个队列的行驶。在发生突发状况时,领航车能够迅速做出反应,从而阻止事故的发生,增强行车安全性。特别地,备用领航车在当前领航车失效或发生故障时,进一步保证车辆队列行驶的安全与稳定性。