【摘 要】
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近年来,随着车联网技术的发展与车载设备的不断更新,出现了大量计算密集且时延敏感型车载应用,对系统带宽资源以及终端的计算和数据处理能力等提出了严苛的要求。将移动边缘计算技术应用到车载网络所形成的车载边缘计算系统,能够通过任务卸载为其他移动设备提供计算服务,这种计算范式能够提高车载设备服务质量与系统内资源利用率。然而,由于车辆的移动性,导致车载任务卸载环境是动态变化和不确定的,具有快速变化的网络拓扑、
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近年来,随着车联网技术的发展与车载设备的不断更新,出现了大量计算密集且时延敏感型车载应用,对系统带宽资源以及终端的计算和数据处理能力等提出了严苛的要求。将移动边缘计算技术应用到车载网络所形成的车载边缘计算系统,能够通过任务卸载为其他移动设备提供计算服务,这种计算范式能够提高车载设备服务质量与系统内资源利用率。然而,由于车辆的移动性,导致车载任务卸载环境是动态变化和不确定的,具有快速变化的网络拓扑、无线信道状态和计算负载,这些不确定性使得任务卸载过程非理想化。并且传统的基于V2V的任务卸载方案更多关注资源分配,很少考虑由设备服务差异引发的通信安全问题,且忽视了任务卸载过程中的连续动作决策制定。为解决以上问题,本文制定由路侧单元（RSU）管理下高效的V2V卸载方案,提高车载设备的空闲计算资源利用率,并通过优化卸载决策与资源分配,降低任务延迟,在提高系统安全性能的同时满足用户体验质量。主要研究内容如下:1.在车载边缘计算系统中,针对车载任务卸载环境的不确定性,论文将移动边缘计算（MEC）服务器的计算资源下沉到车载设备,研究基于V2V的任务卸载的解决方案,使得车辆能够在未知状态信息的前提下学习周围车辆的服务性能并卸载任务。基于多臂老虎机框架,设计了一种二阶探索的强化学习算法,该算法将二阶卸载回报差值考虑在探索项中,进一步完善适合未知状态信息场景下决策对象的置信空间,以最大化用户平均卸载回报,并且在一个卸载阶段结束后建议了一种服务集更新方式,以保证用户的服务质量。仿真结果表明,与现有的基于置信上限的算法相比,本文所提方案下的卸载回报提高了约34%。2.针对VEC中的通信安全问题,提出了一种高效的基于信誉的V2V车辆协同任务卸载方案,该方案考虑资源提供者存在由于任务传输失败或计算时延过长而引发的数据安全隐患问题,为车辆制定可靠的卸载决策,并指导通信与计算资源分配。首先在建模时设计了一种信誉机制来评判车辆服务性能,该机制综合考虑资源分配情况、任务传输成功率、处理时延等因素。其次,设计了一种基于深度确定性策略梯度（DDPG）的任务卸载算法,以获得车辆协同环境下的最优卸载策略,有效解决连续控制问题,实现快速收敛。最后进行大量的仿真实验,结果表明,该方案相对于现有一些深度学习方案性能平均提高约16.3%。
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