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车载边缘计算中任务卸载和服务缓存的联合智能优化 车载边缘计算作为车联网的关键技术，可以实现计算和存储能力的下沉，缓解网络的带宽压力，降低任务的响应时延。然而，现有的车载计算卸载工作存在一些局限性，例如忽视了邻居车辆的资源和服务缓存对计算卸载的影响。本文通过设计纵向和横向协同的智能车载边缘计算网络架构，提出了通信、计算和服务缓存资源的联合优化模型，实现了任务的灵活卸载和资源的智能管理。 在车载边缘计算中，任务卸载和服务缓存是两个紧密相连的概念。任务卸载是指用户可以将任务卸载给具有丰富资源的边缘节点计算，以减少响应时延。然而，现有的车载计算卸载工作往往集中在本地处理，未能充分发掘邻居车辆的资源。在边缘端，服务器需要具备一定的计算资源，也需要提前缓存相应的服务应用。因此，计算卸载和服务缓存彼此关联，相互耦合。 为了解决车载边缘计算中的任务卸载和服务缓存问题，本文提出了计算卸载和服务缓存智能联合优化算法。该算法通过分析网络通信、计算和缓存资源之间的相互作用机理，实现了任务的灵活卸载和资源的智能管理。 在车载边缘计算中，人工智能算法可以用于资源的智能管理。例如，Q-学习算法可以实现闲置车辆资源和服务器资源的管理，以加强用户的服务质量。深度 Q-学习可以联合优化网络的通信、计算和缓存资源，旨在提升系统的整体收益。深度确定性策略梯度算法可以实现任务的调度和资源的管理，最大程度保障移动运营商的收益。 本文的主要贡献在于提出了计算卸载和服务缓存智能联合优化算法，解决了车载边缘计算中的任务卸载和服务缓存问题。该算法可以实现任务的灵活卸载和资源的智能管理，提高了车载边缘计算的效率和性能。 车载边缘计算中的智能优化算法可以分为两类：基于机器学习的算法和基于深度学习的算法。基于机器学习的算法可以实现资源的智能管理，例如 Q-学习算法和深度 Q-学习算法。基于深度学习的算法可以实现任务的调度和资源的管理，例如深度确定性策略梯度算法。 本文的结果表明，计算卸载和服务缓存智能联合优化算法可以提高车载边缘计算的效率和性能。该算法可以实现任务的灵活卸载和资源的智能管理，提高了车载边缘计算的整体收益。 本文提出了计算卸载和服务缓存智能联合优化算法，解决了车载边缘计算中的任务卸载和服务缓存问题。该算法可以实现任务的灵活卸载和资源的智能管理，提高了车载边缘计算的效率和性能。