公开(公告)号：CN114827947A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210253563.6

申请日：2022-03-15

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 俱莹 ,  曹植伟 ,  陈宇超 ,  王浩宇 ,  刘雷 ,  裴庆祺 ,  王励成

IPC: H04W4/40 ,  H04W16/10 ,  H04W72/04

Abstract: 本发明属于车联网边缘计算技术领域，公开了一种车联网安全计算卸载及资源分配方法、计算机设备及终端，本发明能够克服由于多窃听者和车辆移动带来的不确定性，在考虑物理层安全使得通信安全的同时降低服务延迟。首先将优化问题建模为一个多智能体顺序决策问题，并利用强化学习方法进行求解。由于DQN(Deep Q learning)方法有过估计问题，会高估Q值大小从而降低了性能。因此，采用DDQN(Dueling deep Q learning)的方法来训练多智能体模型。其中利用排队论对车辆的动态过程进行了建模，使得场景更加接近实际的场景。该方法使得用户能够选择一个合理的策略使得所有车辆中最大延迟最小化。