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本文提出了基于MAD2RL算法的动态长期优化问题模型,通过扩散模型确定最优的DNN划分和任务卸载决策,并使用凸优化技术分配计算资源,解决车辆边缘计算中的计算资源需求超过能力的问题。通过模拟车辆移动轨迹,证明了该算法性能优越。

动态车联网中的 DNN 划分、任务卸载和资源分配:一种基于 Lyapunov 导引的扩散强化学习方法

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-06-11T00:00:00Z
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