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 PPO-Based Joint Task Offloading and Resource Allocation for Vehicular Edge Computing Via V2I and V2V Communications 基于PPO的V2I和V2V通信车辆边缘计算联合任务卸载和资源分配
相关领域
计算机科学
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摘要： 智能交通系统和车载边缘计算（VEC）的进步要求任务卸载和资源分配方案，以保证毫秒级延迟和高可靠性。然而，大多数现有工作忽视了通过车辆对车辆（V2V）链路提供的闲置频谱和计算资源，导致大量效率未被充分利用。本文介绍了由近端策略优化（PPO）驱动的联合任务卸载与资源分配框架。我们将问题框架为马尔可夫决策过程（MDP），并训练PPO代理在本地执行中选择车辆到基础设施（V2I）卸载和V2V卸载，同时实时分配无线电和CPU资源。大量模拟表明，所提方法在平均延迟和任务完成率上均优于最先进的基线——随机、贪婪和深度Q网络（DQN）策略。利用V2V链路可将延迟削减21.8%，完成率提升10.5个百分点。PPO代理收敛速度更快，在高度动态的交通条件下保持稳健性能，凸显了其在现实车载网络中的实用性。 |
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(2025-6-4)
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