2、基于PPO的车联网协同多任务调度方法研究

基于PPO的车联网协同多任务调度方法研究

在车联网环境中，高效的任务调度对于提升系统性能至关重要。本文将介绍一种基于近端策略优化（PPO）算法的多任务调度方法，该方法旨在同时最小化请求完成时间和整体能耗。

1. 通信与计算模型

在车联网中，不同实体间的通信和计算过程有着特定的模型和计算方式。

1.1 通信模型

• 车辆与边缘服务器距离计算 ：车辆 $i$ 与边缘服务器 $r$ 之间的距离 $d_{i,r}(\tau)$ 可通过公式 $d_{i,r}(\tau) = \sqrt{(x_i(\tau) - x_r(\tau))^2 + (y_i(\tau) - y_r(\tau))^2}$ 计算。
• V2V数据传输速率 ：车辆间的数据传输速率受信噪比（SNR）影响。SNR计算公式为 $SNR_{i,j}(\tau) = \frac{p_{i,j}(\tau) \cdot G_{i,j}(\tau)}{\xi_{i,j}(\tau) \cdot d_{i,j}(\tau) \cdot \sigma^2}$，其中 $p_{i,j}(\tau)$ 为传输功率，$G_{i,j}(\tau)$ 为信道增益，$\xi_{i,j}(\tau)$ 为路径损耗，$\sigma^2$ 为高斯白噪声，$d_{i,j}(\tau)$ 为车辆间距离。数据传输速率 $R_{i,j}(\tau) = b_{i,j}(\tau) \log_2 (1 + SNR_{i,j}(\tau))$，$b_{i,j}(\tau)$ 为分配的带宽资源。
• V2