一种基于时空感知与深度学习的动态车联网虚拟机任务分配方法

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一种基于时空感知与深度学习的动态车联网虚拟机任务分配方法
申请号:CN202510852454
申请日期:2025-06-24
公开号:CN120687256A
公开日期:2025-09-23
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于时空感知与深度学习的动态车联网虚拟机任务分配方法。该方法包括以下步骤:建立边缘拓扑网络模型,包括车辆、路测单元,每个路测单元设置多个虚拟机,并构建服务质量评估函数;车辆生成任务集合,将任务集合发送到第一路测单元;以降低服务质量评估函数值为目标,在第一路测单元中将任务集合分配到对应的虚拟机,获得虚拟机任务分配结果;根据所述虚拟机分配结果,利用服务质量评估函数计算评估分数,判断所述评估分数是否达到目标评估分数或目标迭代次数;将所述虚拟机分配结果,作为最终任务分配结果。该方法使得虚拟机计算质量更好、资源利用率高。
技术关键词
路测单元 服务质量评估 任务分配方法 拓扑网络 动态 时延 虚拟机部署系统 分层强化学习 指标 指数 虚拟机迁移 可读存储介质 车辆 能耗 模块 矩阵 算法 资源 计算机