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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种任务卸载方法、系统、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：CN120596276B 。

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：202511087896.6，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种任务卸载方法、系统、设备及存储介质是由曹敦;苏源;彭驰;王进设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种任务卸载方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种任务卸载方法、系统、设备及存储介质，本方法通过获取车联网中的系统状态；系统状态包括：车辆任务信息和计算节点的队列信息，其中，计算节点至少包括车辆和基站；将系统状态输入至训练完成的任务卸载模型中，得到训练完成的任务卸载模型输出的卸载决策；执行任务决策，得到任务卸载结果，能够根据基站动态和任务特征，快速做出资源抢占和任务队列管理决策，提高了任务完成率和资源利用效率，而且通过动态调整任务队列顺序，在不影响正在执行任务的情况下，优化新任务的处理，进而提高了对复杂任务的处理性能。

本发明授权一种任务卸载方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种任务卸载方法，其特征在于，所述方法包括： 获取车联网中的系统状态；所述系统状态包括：车辆任务信息和计算节点的队列信息，其中，所述计算节点至少包括车辆和基站； 将所述系统状态输入至训练完成的任务卸载模型中，得到所述训练完成的任务卸载模型输出的卸载决策；执行所述卸载决策，得到任务卸载结果； 其中，所述任务卸载模型的训练过程，包括： 获取训练车联网中的第一系统状态；所述第一系统状态包括：第一车辆任务信息和第一计算节点的第一队列信息； 预设初始任务卸载模型；所述初始任务卸载模型包括演员网络、评价家网络、目标演员网络以及目标评论家网络； 基于所述目标演员网络，根据所述第一系统状态得到所述第一车辆任务信息的第一卸载策略； 通过所述目标评论家网络，根据所述第一卸载策略计算得到对应的第一奖励值； 基于所述演员网络，根据所述第一系统状态得到所述第一车辆任务信息的第二卸载策略； 通过所述评论家网络，根据所述第二卸载策略计算对应的第二奖励值； 根据所述第一奖励值和所述第二奖励值更新所述评论家网络，得到更新后的评论家网络； 根据所述更新后的评论家网络和所述演员网络优化所述目标演员网络，得到所述训练完成的任务卸载模型； 所述第一队列信息至少包括第一等待队列、第一运行队列以及第一挂起队列，所述基于所述目标演员网络，根据所述第一系统状态得到所述第一车辆任务信息的第一卸载策略，包括： 根据所述第一计算节点的第一队列信息确定所述第一车辆任务信息的目标卸载节点； 根据所述第一车辆任务信息计算所述第一车辆任务信息的任务优先级； 根据所述第一等待队列、所述第一运行队列以及所述第一车辆任务信息的任务优先级得到所述第一车辆任务信息的卸载执行属性；所述卸载执行属性包括运行、抢占以及排队； 将所述目标卸载节点和所述卸载执行属性作为所述第一车辆任务信息的第一卸载策略。

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