关键词：汽车开放系统架构;软件优化部署;深度强化学习;改进SAC
摘 要：针对基于AUTOSAR的汽车控制器软件开发过程中SW-C到ECU、Runnable到OsTask以及OsTask到多核ECU中Core的软件优化部署问题,面向工程应用需求，建立了基于AUTOSAR的汽车控制器软件拓扑和优化部署模型,提出了一种基于D2RL和PER改进的SAC深度强化学习求解框架.仿真实验显示所提方法相比于常用启发式算法在ECU核心负载均衡、OsTask栈空间利用率以及ECU之间和Core之间通信带宽利用率等具有优越性和稳定性.
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