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车辆边缘计算中基于MATD3的任务计算卸载策略

王洪滔 林兵 卢宇 陈乔鑫 李婵

福建师范大学学报(自然科学版)2025,Vol.41Issue(3):27-37,11.
福建师范大学学报(自然科学版)2025,Vol.41Issue(3):27-37,11.DOI:10.12046/j.issn.1000-5277.2024010031

车辆边缘计算中基于MATD3的任务计算卸载策略

MATD3-Based Task Offloading Strategy in Vehicular Edge Computing

王洪滔 1林兵 2卢宇 3陈乔鑫 4李婵5

作者信息

  • 1. 福建师范大学物理与能源学院,福建 福州 350117
  • 2. 福建师范大学物理与能源学院,福建 福州 350117||福建省网络计算与智能信息处理重点实验室,福建 福州 350116
  • 3. 福建师范大学物理与能源学院,福建 福州 350117||福建师范大学协和学院,福建 福州 350117
  • 4. 厦门大学信息学院,福建 厦门 361105
  • 5. 福建农林大学公共管理与法学院,福建 福州 350002
  • 折叠

摘要

Abstract

Vehicular edge computing(VEC),as an emerging paradigm,has gained signifi-cant attention for offloading computation-intensive and latency-sensitive novel vehicular applications to mobile edge computing(MEC)servers.However,performing computation offloading in the dy-namically changing VEC environment presents a major challenge.Vehicular applications,often composed of interdependent tasks,face increasing uncertainty in task offloading due to vehicle mob-ility and application dependency structures,potentially leading to higher task offloading failure rates and increased energy consumption during offloading.This paper investigates the issue of multi-vehi-cle collaborative task offloading.First,a dynamic vehicle offloading model is established,consid-ering vehicle mobility and application dependencies within the VEC environment.Then,a task scheduling priority algorithm is designed to minimize execution delays.The goal of this research is to determine the optimal offloading strategy for vehicular tasks,thereby minimizing the task offloading failure rate and energy consumption in the system.To achieve this,the multi-agent twin delayed deep deterministic policy gradient(MATD3)algorithm is utilized to learn effective solutions for ve-hicular computing offloading problems.Experimental results indicate that,compared with other re-inforcement learning algorithms,MATD3 reduces offloading failure rates and energy consumption by 38.76%and 22.7%,respectively.

关键词

车辆边缘计算/计算卸载/深度强化学习/多智能体强化学习

Key words

vehicular edge computing/computation offloading/deep reinforcement learning/multi-agent reinforcement learning

分类

计算机与自动化

引用本文复制引用

王洪滔,林兵,卢宇,陈乔鑫,李婵..车辆边缘计算中基于MATD3的任务计算卸载策略[J].福建师范大学学报(自然科学版),2025,41(3):27-37,11.

基金项目

国家自然科学基金项目(62072108) (62072108)

福建省社会科学基地重大项目(FJ2022MJDZ019) (FJ2022MJDZ019)

福建省高校物理学学科联盟教学改革项目(FJPHYS-2022-B02) (FJPHYS-2022-B02)

福建省科技经济融合服务平台项目(2023XRH001) (2023XRH001)

福厦泉国家自主创新示范区协同创新平台项目(2022FX5) (2022FX5)

福建省高校产学合作资助项目(2022H6024、2021H6026) (2022H6024、2021H6026)

福建师范大学学报(自然科学版)

OA北大核心

1000-5277

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