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车联网边缘计算环境下基于深度强化学习的分布式服务卸载方法
被引量：
33
1
作者
许小龙
方子介
+3 位作者
齐连永
窦万春
何强
段玉聪
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期2382-2405,共24页
边缘计算将计算、存储和带宽等资源分布到了靠近用户的一侧.通过将边缘计算引入车联网,服务提供商能为车载用户提供低延时的服务,从而提高用户出行的服务体验.然而,由于边缘服务器所配备的资源一般是有限的,不能同时支持所有车联网用户...
边缘计算将计算、存储和带宽等资源分布到了靠近用户的一侧.通过将边缘计算引入车联网,服务提供商能为车载用户提供低延时的服务,从而提高用户出行的服务体验.然而,由于边缘服务器所配备的资源一般是有限的,不能同时支持所有车联网用户的服务需求,因此,如何在边缘服务器资源限制的约束下,确定服务卸载地点,为用户提供低时延的服务,仍然是一个巨大的挑战.针对上述问题,本文提出了一种“端-边-云”协同的5G车联网边缘计算系统模型,并针对该系统模型设计了深度学习和深度强化学习协同的分布式服务卸载方法D-SOAC.首先,通过深度时空残差网络,D-SOAC在中心云预测出潜在的用户服务需求量,协同各边缘服务器获取本地车联网边缘计算环境的系统状态,输入边缘服务器上的本地行动者网络,得到该状态下的服务卸载策略.然后,本地评论家网络基于时序差分误差评价该服务卸载策略的优劣,并指导本地行动者网络进行网络参数的优化.优化一定步数后,边缘服务器将优化过的本地网络参数上传到位于中心云的全局网络,协同中心云进行网络参数的更新.最后,中心云将最新的参数推送回本地网络,从而不断对行动者评论家网络进行调优,获得服务卸载的最优解.基于来自现实世界的车载用户服务需求数据集的实验结果表明,在各种车联网边缘计算环境中,相比于四种现有的服务卸载算法,D-SOAC能够降低0.4%~20.4%的用户平均服务时延.
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关键词
边缘计算
车联网
服务卸载
深度时空残差网络
异步优势行动者评论家
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职称材料
题名
车联网边缘计算环境下基于深度强化学习的分布式服务卸载方法
被引量：
33
1
作者
许小龙
方子介
齐连永
窦万春
何强
段玉聪
机构
南京信息
工程
大学
计算机
与软件
学院
南京
大学
计算机
软件
新技术国家重点实验室
曲阜师范
大学
信息
科学与
工程
学院
斯威本科技大学计算机科学与软件工程系
海南
大学
计算机
与网络空间安全学院
出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期2382-2405,共24页
基金
江苏省重点研发计划项目(BE2019104)
国家自然科学基金(61872219)
+1 种基金
国家重点研发计划(2017YFB1400600)
新疆生产建设兵团科技计划项目(2020DB005)资助.
文摘
边缘计算将计算、存储和带宽等资源分布到了靠近用户的一侧.通过将边缘计算引入车联网,服务提供商能为车载用户提供低延时的服务,从而提高用户出行的服务体验.然而,由于边缘服务器所配备的资源一般是有限的,不能同时支持所有车联网用户的服务需求,因此,如何在边缘服务器资源限制的约束下,确定服务卸载地点,为用户提供低时延的服务,仍然是一个巨大的挑战.针对上述问题,本文提出了一种“端-边-云”协同的5G车联网边缘计算系统模型,并针对该系统模型设计了深度学习和深度强化学习协同的分布式服务卸载方法D-SOAC.首先,通过深度时空残差网络,D-SOAC在中心云预测出潜在的用户服务需求量,协同各边缘服务器获取本地车联网边缘计算环境的系统状态,输入边缘服务器上的本地行动者网络,得到该状态下的服务卸载策略.然后,本地评论家网络基于时序差分误差评价该服务卸载策略的优劣,并指导本地行动者网络进行网络参数的优化.优化一定步数后,边缘服务器将优化过的本地网络参数上传到位于中心云的全局网络,协同中心云进行网络参数的更新.最后,中心云将最新的参数推送回本地网络,从而不断对行动者评论家网络进行调优,获得服务卸载的最优解.基于来自现实世界的车载用户服务需求数据集的实验结果表明,在各种车联网边缘计算环境中,相比于四种现有的服务卸载算法,D-SOAC能够降低0.4%~20.4%的用户平均服务时延.
关键词
边缘计算
车联网
服务卸载
深度时空残差网络
异步优势行动者评论家
Keywords
edge computing
Internet of vehicles
service offloading
deep spatio-temporal residual network
asynchronous advantage actor-critic
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
车联网边缘计算环境下基于深度强化学习的分布式服务卸载方法
许小龙
方子介
齐连永
窦万春
何强
段玉聪
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
33
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职称材料
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参考文献
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