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龙图腾网获悉福建师范大学申请的专利一种车载边缘计算中基于MATD3的任务计算卸载方法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：CN119512639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411261026.1，技术领域涉及：G06F9/445；该发明授权一种车载边缘计算中基于MATD3的任务计算卸载方法是由王洪滔;林兵;卢宇设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车载边缘计算中基于MATD3的任务计算卸载方法在说明书摘要公布了：本发明属于并行和分布式高性能计算领域的计算卸载策略，具体涉及一种车载边缘计算中基于MATD3的任务计算卸载方法，引入任务调度优先级算法，为车联网计算卸载提供了一种新的思路。通过考虑任务的执行成本和内部依赖关系确定任务优先级，有助于优化任务卸载顺序，减少应用程序的总处理延迟，采用多智能体强化学习方法，特别是基于MATD3的策略，将多个智能体协同控制，充分考虑了多车对计算资源的竞争、任务依赖关系、RSU有限计算资源以及车辆移动性等复杂因素，能够更好地适应车联网动态变化的环境，确定车辆任务的最优卸载策略，从而最小化系统中任务的卸载失败率和能耗。

本发明授权一种车载边缘计算中基于MATD3的任务计算卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种车载边缘计算中基于MATD3的任务计算卸载方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、引入任务调度优先级算法，根据任务的执行成本和内部依赖关系得到任务优先级，其中执行成本与车辆通信范围内的RSU个数相关； 步骤2、将依赖任务卸载问题转化为马尔可夫决策过程下的最优策略问题，定义状态空间、动作空间和奖励函数，其中状态空间包括车辆状态和MEC服务器状态，动作空间为确定每个任务的目标MEC服务器，奖励函数与应用的卸载失败率和能耗相关； 步骤3、设计基于分布式深度强化学习的策略，该策略包括TD3算法、MATD3算法以及基于MATD3的计算卸载策略； 步骤4、在TD3算法中，设置演员网络和评论家网络，演员网络根据观测到的状态输出动作，评论家网络包括两个Q网络，用于评估动作质量，通过最小化损失更新Q网络，根据采样策略梯度更新演员网络，目标网络的参数根据在线网络参数进行软更新； 步骤5、在MATD3算法中，将多个基于TD3的智能体指定学习协同控制策略，采用集中训练和分布执行的框架，集中的Q值计算考虑所有智能体的信息，损失函数根据Q值计算定义，演员网络的梯度根据损失函数计算，目标网络的参数根据特定方程更新； 步骤6、在基于MATD3的计算卸载策略中，每辆ICV上设置智能模块，包含演员网络和评论家网络，在训练过程中，主演员网络和主评论家网络集中训练，目标演员网络和目标评论家网络分散执行，将卸载过程分为交互阶段和训练阶段，交互阶段包括初始化网络参数、生成应用、获得任务调度优先级、选择动作并与环境交互的步骤，训练阶段包括更新主评论家网络、更新主演员网络、更新目标评论家网络和目标演员网络的步骤。

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