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车联网中强化学习辅助下的高效计算卸载

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车联网中强化学习辅助下的高效计算卸载
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-13页
第一章 绪论第13-19页
 1.1 移动互联网的出现第13-14页
 1.2 卸载技术的发展第14-17页
  1.2.1 云计算第15页
  1.2.2 移动云计算第15-16页
  1.2.3 移动边缘计算第16-17页
 1.3 车联网的发展第17-18页
 1.4 论文内容安排第18-19页
第二章 车联网和计算卸载关键技术第19-24页
 2.1 通信技术第19-21页
  2.1.1 LTE技术第19-20页
  2.1.2 V2X技术第20页
  2.1.3 D2D技术第20-21页
 2.2 移动模型第21-22页
 2.3 任务卸载技术第22-24页
  2.3.1 任务卸载分类第22页
  2.3.2 计算任务拆分模型第22-23页
  2.3.3 主要研究问题第23-24页
第三章 马尔可夫动态决策过程和强化学习第24-32页
 3.1 马尔可夫决策过程的基本要素第24-26页
  3.1.1 决策时刻第25页
  3.1.2 状态第25页
  3.1.3 动作第25页
  3.1.4 收益第25-26页
  3.1.5 转移概率第26页
 3.2 强化学习第26-28页
  3.2.1 强化学习算法的分类第27-28页
 3.3 主要的强化学习算法第28-32页
  3.3.1 Q-learning第28页
  3.3.2 DQN算法第28-29页
  3.3.3 Policy Gradient算法第29页
  3.3.4 A2C算法第29-30页
  3.3.5 A3C算法第30-32页
第四章 随机拆分任务的计算卸载第32-43页
 4.1 系统模型第32-35页
  4.1.1 网络架构第32-33页
  4.1.2 任务模型第33-35页
 4.2 问题建模第35-36页
  4.2.1 目标函数第35页
  4.2.2 系统状态第35-36页
  4.2.3 系统动作第36页
 4.3 问题求解第36-38页
  4.3.1 卸载策略第36页
  4.3.2 奖励函数第36-38页
  4.3.3 对照策略第38页
 4.4 实验仿真第38-42页
  4.4.1 算法训练第38-40页
  4.4.2 仿真结果第40-42页
  4.4.3 实验结论第42页
 4.5 本章小结第42-43页
第五章 固定拆分任务的计算卸载第43-67页
 5.1 系统模型第43-50页
  5.1.1 网络架构第43-44页
  5.1.2 应用模型第44-45页
  5.1.3 单车辆用户计算卸载模型第45-46页
  5.1.4 多车辆用户计算卸载模型第46-50页
  5.1.5 车辆移动模型第50页
 5.2 问题建模第50-53页
  5.2.1 目标函数第50-51页
  5.2.2 系统状态第51-52页
  5.2.3 系统动作第52-53页
 5.3 问题求解第53-56页
  5.3.1 基于A3C的移动感知任务卸载算法第53-54页
  5.3.2 奖励函数第54-56页
  5.3.3 动作转换第56页
 5.4 复杂度分析第56-57页
  5.4.1 时间复杂度分析第56-57页
  5.4.2 空间复杂度分析第57页
  5.4.3 复杂度总结第57页
 5.5 实验仿真第57-66页
  5.5.1 仿真参数设置第57-58页
  5.5.2 实验过程第58-59页
  5.5.3 算法训练第59-60页
  5.5.4 仿真结果第60-65页
  5.5.5 实验结论第65-66页
 5.6 本章小结第66-67页
第六章 总结与未来展望第67-69页
参考文献第69-74页
附录A 缩略语表第74-76页
致谢第76-77页
攻读硕士期间发表的学术论文和专利第77页

本篇论文共77页,点击这进入下载页面
 
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