为了降低求解优化问题的难度,提出一种双层的多路侧单元(RSU)协同缓存框架将问题进行解耦.外层采用多智能体元强化学习方法,在每个本地智能体进行决策学习的同时,采用长短期记忆网络作为元智能体来平衡本地决策并加速学习过程,从而得到最优的RSU缓存策略;内层采用拉格朗日乘子法求解最佳协同卸载策略,实现RSU间的任务分配.基于杭州真实交通数据的实验表明,所提方法具有理想的能效性能,并且能够在大规模任务流下保持网络稳健性.
车联网 边缘服务缓存 协同卸载 元强化学习