隨著通信網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展,未來(lái)的網(wǎng)絡(luò)將會(huì)成為一個(gè)自治系統(tǒng),海量數(shù)據(jù)與智能算法一定會(huì)成為無(wú)線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步發(fā)展的重要基礎(chǔ)。在智能交通方面,隨著人們對(duì)車輛智能化需求的不斷增加,車輛網(wǎng)絡(luò)亟待研究與發(fā)展。在車輛網(wǎng)絡(luò)中,各類車輛服務(wù)對(duì)緩解交通壓力和減少交通事故有著重要意義。然而,車輛網(wǎng)絡(luò)資源有限,隨著車輛服務(wù)需求的增加,合理分配車輛網(wǎng)絡(luò)中的資源,對(duì)保障車輛服務(wù)的高可靠低時(shí)延需求具有重要意義。首先,介紹了車輛網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀,并介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)在車輛網(wǎng)絡(luò)中的研究現(xiàn)狀,對(duì)車輛網(wǎng)絡(luò)中的資源分配策略進(jìn)行了重點(diǎn)描述,發(fā)現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)方法的可適用性,認(rèn)為使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)進(jìn)行車輛網(wǎng)絡(luò)的資源分配是一項(xiàng)有意義的研究。然后,提出一個(gè)三層車輛網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),包括本地計(jì)算層、移動(dòng)邊緣計(jì)算層和云計(jì)算層。在此架構(gòu)的基礎(chǔ)上,考慮到車輛網(wǎng)絡(luò)的低時(shí)延要求,將完成任務(wù)的時(shí)延作為系統(tǒng)成本提出了目標(biāo)函數(shù);針對(duì)這個(gè)目標(biāo)函數(shù),為系統(tǒng)制定了相關(guān)狀態(tài)、動(dòng)作及獎(jiǎng)勵(lì),提出基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的資源分配算法,實(shí)現(xiàn)了層與層之間高效的動(dòng)態(tài)計(jì)算資源分配。仿真結(jié)果表明,所提策略可以使系統(tǒng)總成本最小化,使得服務(wù)任務(wù)滿足其低時(shí)延需求。進(jìn)一步,在上述工作的基礎(chǔ)上,提出以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為基... 

【文章來(lái)源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

V2X通信常用場(chǎng)景模式

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第2章基于機(jī)器學(xué)習(xí)的資源分配策略概述9人小娜和特斯拉智能車輛正在改變著人們的生活。為了能更好地利用機(jī)器學(xué)習(xí)這一強(qiáng)有力的工具，接下來(lái)本章深入學(xué)習(xí)并研究了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)和基本原理。2.1.1機(jī)器學(xué)習(xí)分類根據(jù)需要解決的問(wèn)題及數(shù)據(jù)種類的不同，對(duì)一個(gè)問(wèn)題的建模有不同的方式。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，有不同的學(xué)習(xí)方式用以解決不同的問(wèn)題，學(xué)習(xí)方式一般可分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等四種。1.監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)通常分為“回歸”和“分類”兩大問(wèn)題。在學(xué)習(xí)過(guò)程中，每個(gè)數(shù)據(jù)都會(huì)獲得其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，如類別標(biāo)簽或與數(shù)值相關(guān)的標(biāo)簽。對(duì)這些帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，可以得到預(yù)測(cè)模型。進(jìn)一步可以通過(guò)調(diào)整預(yù)測(cè)模型的參數(shù)，以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率。在得到一個(gè)準(zhǔn)確率穩(wěn)定的預(yù)測(cè)模型之后，可以通過(guò)這個(gè)預(yù)測(cè)模型對(duì)無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到結(jié)果。在回歸問(wèn)題中，一個(gè)連續(xù)值將會(huì)被預(yù)測(cè)。也就是說(shuō)回歸問(wèn)題的目的是計(jì)算出一個(gè)連續(xù)的函數(shù)將輸入變量和輸出結(jié)果對(duì)應(yīng)起來(lái)；而在分類問(wèn)題中，一個(gè)離散值將會(huì)被預(yù)測(cè)，試圖將輸入變量與離散的類別對(duì)應(yīng)起來(lái)[23]。圖2.1為監(jiān)督學(xué)習(xí)的一般過(guò)程。圖2.1監(jiān)督學(xué)習(xí)2.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，在無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中，輸入數(shù)據(jù)是沒(méi)有標(biāo)簽的，輸出結(jié)果同樣也沒(méi)有明確的標(biāo)簽。因?yàn)闃颖緮?shù)據(jù)類別未知，所以需要根據(jù)樣本間的相似性對(duì)輸入數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，使同一類的數(shù)據(jù)間的差距最小化，不同類的數(shù)據(jù)間差距最大化。主要方法是基于輸入數(shù)據(jù)的相似性進(jìn)行聚類，其原理是發(fā)現(xiàn)并規(guī)定出不同類的核或初始內(nèi)核，然后依據(jù)數(shù)據(jù)與核之間的相似性度量將輸入數(shù)據(jù)聚集成不同的類別[23]。圖2.2為無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的一般過(guò)程。

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第2章基于機(jī)器學(xué)習(xí)的資源分配策略概述10圖2.2無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)3.半監(jiān)督學(xué)習(xí)在此學(xué)習(xí)方式下，輸入數(shù)據(jù)部分被標(biāo)記，部分沒(méi)有被標(biāo)記，故為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)合[23]。圖2.3為半無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的一般過(guò)程。在很多實(shí)際問(wèn)題中，因?yàn)橹挥猩倭繑?shù)據(jù)的帶有標(biāo)簽，所以對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記的代價(jià)有時(shí)很高。為了實(shí)現(xiàn)半監(jiān)督分類，增強(qiáng)分類效果，通常在有監(jiān)督的分類算法中加入無(wú)標(biāo)簽的樣本數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)半監(jiān)督學(xué)習(xí)。圖2.3半監(jiān)督學(xué)習(xí)4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種學(xué)習(xí)模型，通常通過(guò)某種激勵(lì)機(jī)制，給予正確行為獎(jiǎng)勵(lì)，懲罰錯(cuò)誤行為，不斷進(jìn)行訓(xùn)練，以達(dá)到最優(yōu)的行為集合。圖2.4為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一般過(guò)程。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主體是一個(gè)智能體。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中不需要有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，而是由數(shù)據(jù)生成環(huán)境。在這一環(huán)境中的不同狀態(tài)下的智能體可以做出不同的動(dòng)作，每個(gè)動(dòng)作都有規(guī)定的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰。其目的是在進(jìn)行不斷的循環(huán)學(xué)習(xí)后，智能體可以在這個(gè)環(huán)境中所作的每一個(gè)動(dòng)作都能獲得其最大獎(jiǎng)勵(lì)[24]。由最佳動(dòng)作組成的集合即為最優(yōu)的行為集合，也是進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)之后得到的最終結(jié)果。圖2.4強(qiáng)化學(xué)習(xí)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Engineering[J].   Engineering. 2020(05)
[2]移動(dòng)邊緣計(jì)算在車聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用[J]. 李佐昭,劉金旭.  現(xiàn)代電信科技. 2017(03)
[3]邊緣計(jì)算:萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代新型計(jì)算模型[J]. 施巍松,孫輝,曹杰,張權(quán),劉偉.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2017(05)
[4]全球車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展態(tài)勢(shì)研究[J]. 曹磊.  競(jìng)爭(zhēng)情報(bào). 2014(04)
[5]云計(jì)算研究進(jìn)展綜述[J]. 張建勛,古志民,鄭超.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2010(02)



本文編號(hào)：3271244