面向绿色计算的车辆协同任务卸载方法

来源：电子与信息学报杂志2024年第1期北京时间：

作者：张红霞, 吕智豪, 席诗语, 刘佳敏, 郭加树, 张培颖

单位：1.中国石油大学(华东)青岛软件学院 青岛 2660002.中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院 青岛 266000

摘要：车辆边缘计算(VEC)为处理计算密集、延迟敏感型任务提供了新的范式，然而边缘服务器在整合可再生能源方面的能力较差。因此，为了提高边缘服务器的能效，该文设计了一种面向绿色计算的车辆协同任务卸载框架。在该框架中，车辆配备能源收集(EH)设备，通过彼此间共享绿色能源和计算资源协作执行任务。为有效促进车辆的参与积极性，该文通过动态定价激励车辆，并综合考虑了车辆的移动性、任务优先级等。为了使卸载决策适应动态环境的变化，该文提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的任务卸载方法，以在最大化所有车辆平均任务完成效用的同时减少边缘端电网电力的使用。最后，仿真结果验证了该方法的有效性，相比基于深度确定性策略梯度(DDPG)和基于贪心原则(GPE)的方法在性能上分别提升了7.34%和37.47%。

关键词：车辆边缘计算, 任务卸载, 能源收集, 车辆协同, 动态定价

基金资助：山东省自然科学基金(ZR2020MF006, ZR2022LZH015)