一种基于深度学习的MEC资源调度方法及系统

    公开(公告)号:CN119815419A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202411810825.X

    申请日:2024-12-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的MEC资源调度方法及系统,涉及一种移动通信资源调度领域,本发明提出了一种资源调度策略,该资源调度策略是通过解决将任务分配给直连服务车辆所产生的流动性问题,并利用非直连车辆在任务计算中的优势来制定的。考虑直连和非直连车辆的连接限制对于确定可行的解决方案至关重要,由任务执行所需时间以及客户端车辆和服务车辆的可连接时间之间的关系确定客户端车辆效用最小化为目标的优化函数和约束条件,使用路由转发策略优化算法进行求解,从而获得最优的资源调度策略。同时,考虑到通过车辆之间的距离选择相应的通信模型,减少了资源调度所需的平均时间,使系统更加高效。

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