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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利一种基于车联网的协同缓存方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120111584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510305099.4，技术领域涉及：H04W28/14；该发明授权一种基于车联网的协同缓存方法、装置、设备及存储介质是由万剑雄;王子睿;刘楚仪设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车联网的协同缓存方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于车联网的协同缓存方法、装置、设备及存储介质，属于车联网技术领域，该方法包括：在车联网环境中，收集所有车辆的当前状态、缓存请求和剩余可用缓存资源信息；根据所述当前状态，将车辆区分为缓存请求车和缓存提供车；基于所述车辆的当前状态、协同缓存成本和收益因素，将缓存请求车匹配缓存提供车的过程转化为马尔科夫决策过程；根据所述马尔科夫决策过程构建D3QN算法，通过D3QN算法得到车辆的匹配策略；执行优化后的匹配策略，并调用部署在区块链上的智能合约，执行缓存内容传输和支付报酬的操作。这样，不仅提高了车辆匹配效率，确保资源分配更加合理，并且还增加了交易的安全性和透明度。

本发明授权一种基于车联网的协同缓存方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于车联网的协同缓存方法，其特征在于，包括： 在车联网环境中，收集所有车辆的当前状态、缓存请求和剩余可用缓存资源信息； 根据所述当前状态，确定各车辆的自身缓存任务需求，将可用缓存资源低于自身缓存任务需求的车辆确定为缓存请求车，其余车辆为缓存提供车； 基于所述车辆的当前状态和缓存提供车的收益因素，将缓存请求车匹配缓存提供车的过程转化为马尔科夫决策过程；定义马尔科夫决策过程的状态空间、行为空间和奖励函数，所述状态空间包括车辆的当前状态、缓存请求和剩余可用缓存资源信息；所述行为空间为缓存请求车选择缓存提供车的动作；所述奖励函数为最大化缓存提供车收益的效用值函数； 根据所述马尔科夫决策过程构建D3QN算法，通过D3QN算法得到车辆的匹配策略； 其中，缓存提供车的收益因素包括缓存请求车的支付费用； 缓存请求车为得到的缓存资源向缓存提供车支付费用，定义为 ； 其中为单位缓存资源价格，缓存变量表示是否匹配成功，表示匹配成功；表示匹配不成功，为缓存请求车得到的缓存资源量； 缓存提供车的总收益为缓存请求车的支付费用减去缓存提供车自身执行缓存任务时的开销，即； 其中，为单位能源消耗价格；为单位缓存资源能耗，为缓存提供车提供的缓存资源量，为缓存传输效率。

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