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大学生创新训练项目申报书
1. 项目概述
1.1 项目背景
1.1.1 移动边缘计算的兴起
- 移动边缘计算（MEC）是云计算架构的分布式扩展，它将云服务推向网络边缘，以降低延迟和带宽使用。
- 随着物联网（IoT）和自动驾驶技术的发展，MEC在车辆边缘计算（VEC）中的应用变得尤为重要。
- VEC利用车辆和路侧单元（RSU）的计算资源，为实时车辆应用程序提供服务，以满足不断增长的计算需求。
1.1.2 计算卸载与资源分配的挑战
- 在VEC系统中，计算卸载和资源分配是两个耦合的挑战，它们需要同时解决以实现最优性能。
- 卸载决策涉及确定将任务卸载到哪个RSU，而资源分配则涉及确定在每个RSU上分配多少计算资源。
- 由于这些问题是非凸的，并且具有离散变量，因此很难找到全局最优解。
1.2 研究目标与意义
1.2.1 研究目标
- 改进深度Q-learning强化学习网络，以优化车辆任务迁移与资源分配过程。
- 建立基于联邦强化学习的中心化多智能体深度强化学习网络，以解决多车辆兼容性问题。
- 通过这些创新方法和技术，实现更高效的资源利用，提高应用程序执行效率，同时保障车辆和用户的隐私与安全。
1.2.2 研究意义
- 解决VEC系统中的计算卸载与资源分配耦合问题，有助于提高系统的性能和效率。
- 提出的创新方法和技术将为VEC系统提供新的解决方案，推动该领域的发展。
- 通过优化计算卸载和资源分配，可以降低延迟和能耗，提高用户体验。
1.3 项目内容与方法
1.3.1 项目内容
- 优化强化学习算法：改进深度Q-learning算法，解决自举和高估问题，提高模型精度。
- 建立环境交互：引入优先经验回放技术，提高模型的训练效率和泛化能力。
- 建立策略网络：利用REINFORCE策略网络，更准确地确定全局最优解。
- 耦合任务卸载与RSU资源分配：构建基于马尔科夫博弈的中心化多智能体强化学习模型。
1.3.2 项目方法
- 采用深度Q-learning算法，通过将问题解耦为连续凸问题进行优化。
- 引入DDQN模型、优先经验回放与REINFORCE策略网络，提高模型精度。
- 建立基于联邦学习的中心化多智能体深度强化学习网络，实现更好的全局资源分配。
1.4 国内外研究现状与发展动态
1.4.1 国内外研究现状
- 近年来，国内外研究者对VEC系统中的计算卸载与资源分配问题进行了大量研究。
- 一些研究采用了优化方法，如拟凸优化技术和启发式方法，以解决能量约束延迟最小化问题。
- 另一些研究则利用了强化学习算法，如深度Q学习和多智能体强化学习，以寻找长期最优卸载策略。
1.4.2 发展动态
- 随着VEC技术的快速发展，研究者们开始关注如何提高系统的性能和效率。
- 一些研究集中于优化卸载策略的设计，以满足不同的性能要求，如低延迟、高能效和负载平衡。
- 另外，一些研究则探索了如何利用深度学习技术，如深度Q学习和多智能体强化学习，来解决卸载和资源分配问题。
1.5 项目预期成果与影响
1.5.1 预期成果
- 提出一种有效的VEC系统计算卸载与资源分配解决方案，提高系统的性能和效率。
- 改进深度Q-learning算法，解决自举和高估问题，提高模型精度。
- 建立基于联邦学习的中心化多智能体深度强化学习网络，实现更好的全局资源分配。
1.5.2 影响与意义
- 该项目的成功实施将为VEC系统提供新的解决方案，推动该领域的发展。
- 提出的创新方法和技术将为其他研究者提供新的思路和方法，促进学术交流与合作。
- 该项目的成果将有助于提高车辆应用程序的执行效率，降低延迟和能耗，提高用户体验。 """
