基于多智能体深度强化学习的车联网可信任务卸载策略
Strategy on trusted task offloading for Internet of Vehicles based on multi-agent deep reinforcement learning
1. 苏州城市学院 计算机科学与人工智能学院, 江苏 苏州 215104
2. 河南师范大学 计算机与信息工程学院, 河南 新乡 453000
摘要
针对车联网中边缘节点的可信性无法保证的问题，提出了一种基于声誉的车联网可信任务卸载模型，用记录在区块链上的边缘节点声誉来评估其可信度，从而帮助终端设备选取可靠的边缘节点进行任务卸载。同时，将卸载策略建模为声誉约束下的时延和能耗最小化问题，采用多智能体深度确定性策略梯度算法来求解该NP-hard问题的近似最优解，边缘服务器依据任务卸载的完成情况获得奖励，然后据此更新记录在区块链上的声誉。仿真实验表明，与基准测试方案相比，该算法在时延和能耗方面降低了25.58%~27.44%。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62072159)
河南省科技攻关资助项目(222102210011,232102211061)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0546
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第7期
所属栏目: 强化学习专题
出版页码: 1971-1976
文章编号: 1001-3695(2024)07-007-1971-06
发布历史
[2024-01-24] 优先出版
[2024-07-05] 印刷出版
引用本文
王亚丽, 娄世豪. 基于多智能体深度强化学习的车联网可信任务卸载策略 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (7): 1971-1976. (Wang Yali, Lou Shihao. Strategy on trusted task offloading for Internet of Vehicles based on multi-agent deep reinforcement learning [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (7): 1971-1976. )
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。
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