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车联网动态卸载成本优化：深度强化学习视角
目录
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2车联网技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3动态卸载成本优化的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1动态卸载技术的研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2强化学习在车联网中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.3成本优化策略的比较分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.1强化学习理论框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.2车联网系统模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
3.3动态卸载的成本模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
深度强化学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
4.1深度Q网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
4.2深度策略梯度．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
车联网动态卸载成本优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
5.1策略评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
5.2基于DQN的卸载策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
5.3基于DPG的卸载策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
5.4基于DTDP的卸载策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
6.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
6.2数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
6.3实验方案设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
6.4实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
7.1案例选择与描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
7.2实施过程与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
7.3结果展示与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
8.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
8.2研究限制与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73
8.3未来研究方向与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
1.内容概要
本文档研究重点集中于车联网中的动态卸载成本优化方案，通过采用深度强化学习的方法，探索如何通过算法实现车辆间的资源合理调配。论文旨在：
建立动态交通网络模型，对车联网的复杂性进行简化分析，其目的是为动态卸载成本的优化提供基础。
提出一种基于深度强化学习算法的车联网卸载成本优化方案。此方案通过引入奖励机制和状态更新策略，实现不同车辆在动态网络环境下的最优化卸载决策，避免因网络资源分配不当造成的数据包丢失和系统隧道堵塞。
该研究将作出以下几个工作：
建立明
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