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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利一种基于预测与博弈的移动车辆任务卸载方法及系统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：CN120499744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510957880.X，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权一种基于预测与博弈的移动车辆任务卸载方法及系统是由马勇;黄先伟;曹远龙;蓝子轩;叶志伟;蔡昌;何美斌设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于预测与博弈的移动车辆任务卸载方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于预测与博弈的移动车辆任务卸载方法及系统，涉及车联网通信与计算任务卸载技术领域，通过预测车辆未来位置、信道状态及RSU任务排队数量，构建综合时延模型，并结合效用值计算与策略概率分布更新机制，实现车辆任务卸载的动态优化决策。通过温度参数的自适应调整和收敛性判断，确保算法稳定收敛。最终根据策略概率分布随机采样得到每辆车的任务卸载决策。该方法充分考虑了车辆移动性、信道变化和RSU负载情况，提升了车联网环境下任务卸载的效率与系统性能。

本发明授权一种基于预测与博弈的移动车辆任务卸载方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于预测与博弈的移动车辆任务卸载方法，其特征在于，其步骤为： S1：根据移动车辆场景，获取RSU信息和车辆信息，初始化策略概率分布； S2：根据RSU信息预测未来个时刻的RSU任务排队数量，根据车辆信息预测未来个时刻的车辆位置轨迹，计算未来信道状态； S3：构建时延模型，计算效用值； S4：根据所述效用值更新策略概率分布，并更新温度参数； S5：检查所述策略概率分布的收敛性，若满足收敛条件，则执行S6，否则更新状态信息，执行S3； S6：根据最终的策略概率分布，随机采样一个策略作为每辆车的最终任务卸载决策，将任务分配到对应的RSU； 所述步骤S3构建时延模型，包括： 对于车辆选择RSU进行任务卸载的总延迟，计算公式为： ， 其中，为车辆选择RSU进行任务卸载的总延迟，为在时刻车辆选择RSU的传输延迟，为车辆选择RSU所需的任务排队延迟；为车辆选择RSU所需的任务计算延迟； 所述步骤S3计算效用值，包括： 根据任务卸载的总延迟计算效用值： ， 其中，为车辆选择RSU进行任务卸载的总延迟，为车辆选择RSU进行任务卸载的效用值； 所述步骤S4根据所述效用值更新策略概率分布，更新策略概率分布计算公式为： ， 其中，为温度参数，为车辆选择RSU进行任务卸载的效用值，为车辆选择RSU进行任务卸载的效用值，为更新后车辆选择RSU进行任务卸载的策略概率分布，为RSU的数量； 所述步骤S4更新温度参数，包括： 根据更新前的策略概率分布和当前的策略概率分布，计算策略概率分布变化： ， 其中，为策略概率分布变化，为更新前的策略概率分布，为当前策略概率分布，为RSU的数量，为车辆数量； 根据更新前的效用值和当前的效用值，计算效用改进速度： ， 其中，为效用改进速度，为更新前的效用值，为当前的效用值，为RSU的数量，为车辆数量； 基于所述策略概率分布变化和所述效用改进速度，更新温度参数： ， 其中，为更新后的温度参数，为更新前的温度参数，和为常数，控制温度参数的范围，为温度学习率，和为常数，控制策略概率分布变化和效用改进速度的权重，，为策略概率分布变化，为效用改进速度，表示取式中最大值，表示取式中最小值； 所述步骤S5检查所述策略概率分布的收敛性，包括： 基于策略概率分布变化和效用改进速度的收敛阈值判断策略概率分布是否收敛，收敛的条件为： ， 其中，为策略概率分布变化，为效用改进速度，为策略概率分布变化收敛阈值，为效用改进速度收敛阈值。

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