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深度强化学习驱动车联网资源调配研究综述
目录
内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1.1车联网技术发展概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.1.2资源调配在车联网中的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.1.3深度强化学习的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.2研究目标与内容框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
1.2.1研究目标明确化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
1.2.2内容框架构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
1.3文献综述与理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
1.3.1相关领域研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
1.3.2理论支撑与模型基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
深度强化学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.1定义与原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
2.1.1强化学习基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.1.2深度强化学习的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2.2关键技术分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
2.2.1深度学习技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
2.2.2强化学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
2.3应用场景与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
2.3.1典型应用场景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
2.3.2面临的主要挑战与问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
车联网资源调配需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
3.1资源类型与特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59
3.1.1车辆资源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
3.1.2通信资源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
3.1.3数据资源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
3.2调度策略需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66
3.2.1实时性要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
3.2.2成本效益分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
3.2.3安全与可靠性标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
3.3用户需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75
3.3.1用户行为模式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
3.3.2服务质量期望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
3.3.3用户反馈机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
深度强化学习在车联网资源调配中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83
4.1系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85
4.1.1整体架构设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
4.1.2关键组件功能
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