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基于DQN的无人驾驶任务卸载策略

DQN-based driverless task offloading policy
王锦
张新有
西南交通大学 计算机与人工智能学院, 成都 611756

摘要

无人驾驶汽车由于其有限的电池寿命和计算能力,难以在保证续航的前提下满足一些时延敏感任务或密集任务的处理需求。为解决该问题,在移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)的背景下,提出了一种基于深度Q网络(deep Q-network,DQN)的无人驾驶任务卸载策略。首先,定义了一个基于任务优先级的车—边—云协同任务卸载模型,其需要通过联合优化车辆计算能力与任务卸载策略以获取系统最小延迟和能耗。由于该问题是个混合整数非线性规划问题,所以分两步对其进行求解—通过数学推导得出了最优车辆计算能力的解析解,之后在其数值固定条件下,基于DQN算法获得了任务最佳卸载策略。最后,综合SUMO、PyTorch和Python等工具建立了仿真模型,比较了DQN算法和其他三种算法在任务负载、MEC服务器计算能力以及能耗权重系数变化情况下的性能,实验结果验证了所提策略的可行性和优越性。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61802319)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.02.0043
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2738-2744
文章编号: 1001-3695(2022)09-027-2738-07

发布历史

[2022-04-15] 优先出版
[2022-09-05] 印刷出版

引用本文

王锦, 张新有. 基于DQN的无人驾驶任务卸载策略 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (9): 2738-2744. (Wang Jin, Zhang Xinyou. DQN-based driverless task offloading policy [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (9): 2738-2744. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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