异步学习降能耗
联合优化发射功率、计算资源与干扰车选择，在保障安全卸载的同时最小化系统能耗。
俱莹 · Zhiwei, Cao · Yuchao, Chen · 刘雷 · 裴庆祺 · Mumtaz, Shahid · Dong, Mianxiong · Guizani, Mohsen
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2023
通过联合优化发射功率、计算资源分配和干扰车选择，在满足计算时延约束的前提下最小化系统总能耗。
采用异步优势演员-评论家（A3C）学习算法，智能体能够快速适应高度动态的车联网环境，及时调整卸载策略。
利用物理层安全技术调度干扰车形成NOMA簇，向窃听车辆发送干扰信号，同时不影响合法卸载。