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作者：彭维平;杨玉莹;王戈;宋成;阎俊豪;
单位：河南理工大学计算机科学与技术学院;
摘要：目的 为了解决车载边缘计算中用户服务质量低以及边缘节点资源不足的问题，方法 结合车载边缘计算和停车边缘计算技术，提出“端-多边-云”协作计算卸载模型，并设计基于DRL的协作计算卸载与资源分配算法（cooperative computation offloading and resource allocation algorithm based on DRL,DRL-CCORA）。首先，将路边停放车辆的算力构建成停车边缘服务器（parking edge server,PES），联合边缘节点为车辆任务提供计算服务，减轻边缘节点的负载；其次，将计算卸载与资源分配问题转化为马尔可夫决策过程模型，综合时延、能耗和服务质量构建奖励函数，并根据任务需要的计算资源、任务的最大容忍时延以及车辆到PES的距离对计算任务进行预分类处理，缩减问题的规模；最后，利用双深度Q网络（double deep q network,DDQN）算法获得计算卸载和资源分配的最优策略。结果 结果表明，相较于对比算法，所提算法的用户总服务质量提高了6.25%，任务的完成率提高了10.26%，任务计算的时延和能耗分别降低了18.8%、5.26%。结论 所提算法优化了边缘节点的负载，降低了任务完成的时延和能耗，提高了用户的服务质量。
关键词：车载边缘计算;;停车边缘计算;;计算卸载;;资源分配;;双深度Q网络
基金资助：国家重点研发计划项目（2018YFC0604502）;; 国家自然科学基金资助项目（61872126）;; 河南省高校青年骨干教师计划项目（2019GGJS061）
