基于多智能体深度强化学习的车联网可信任务卸载策略

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摘 要：针对车联网中边缘节点的可信性无法保证的问题，提出了一种基于声誉的车联网可信任务卸载模型，用记录在区块链上的边缘节点声誉来评估其可信度，从而帮助终端设备选取可靠的边缘节点进行任务卸载。同时，将卸载策略建模为声誉约束下的时延和能耗最小化问题，采用多智能体深度确定性策略梯度算法来求解该NP-hard问题的近似最优解，边缘服务器依据任务卸载的完成情况获得奖励，然后据此更新记录在区块链上的声誉。（剩余15502字）

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