公开(公告)号：CN116367231A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310329813.4

申请日：2023-03-30

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 王玲玲 ,  王力立 ,  甘亮 ,  周琪林 ,  黄成 ,  单梁 ,  张永

IPC: H04W28/08 ,  H04W28/086 ,  H04W28/084 ,  H04W28/14 ,  H04W4/44 ,  H04L41/16 ,  H04W12/02 ,  H04L67/12 ,  H04L67/568

Abstract: 本发明公开了一种基于DDPG算法的边缘计算车联网资源管理联合优化方法，该方法为：建立车联网中边缘服务与联邦学习集成框架的网络架构，初始化网络参数；利用数据集训练模型并计算最优模型参数；将联合优化问题建模成马尔可夫决策问题并采用DDPG算法进行训练，更新网络参数，记录平均奖励，得到决策网络，进行网络动态卸载调度以及资源分配和服务模型缓存，实现边缘计算车联网资源管理的联合优化。本发明提高了基于边缘计算与联邦学习的车联网服务的实时性，具有良好的收敛性能和联合优化效果；提高了隐私数据在边缘服务器中的安全性及车联网用户的服务质量，能够广泛应用于路径规划与导航、远程车辆诊断等移动终端实际应用场景。