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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利车联网边缘计算任务卸载与资源调度的优化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：CN120916201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511450203.5，技术领域涉及：H04W28/02；该发明授权车联网边缘计算任务卸载与资源调度的优化方法是由鲁蔚锋;陈逸超;徐佳;高辉;刘婷婷;徐力杰设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本车联网边缘计算任务卸载与资源调度的优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及车联网边缘计算任务卸载与资源调度的优化方法，方法包括：构建融合任务跳转机制与双优先级调度的车联网边缘计算系统模型，系统模型包括路测单元部署模型、通信模型、计算模型与任务跳转模型；建立以最小化系统总时延与总能耗为目标的联合优化函数；将联合优化问题分解为卸载决策、计算资源分配与通信策略选择三个子问题；采用深度强化学习算法，智能感知道路环境状态，并动态选择最优的通信优先级策略组合，同时协同优化任务卸载决策与计算资源分配；每一调度时隙，边缘服务器依据所选策略为车辆任务分配通信带宽与计算资源，并触发任务抢占与跨服务器跳转机制，从而实现系统吞吐量最大化与任务处理时延最小化。

本发明授权车联网边缘计算任务卸载与资源调度的优化方法在权利要求书中公布了：1.车联网边缘计算任务卸载与资源调度的优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建基于双优先级与任务动态跳转的车联网任务卸载与资源调度优化模型，根据移动车辆任务卸载与调度的总成本，建立最小化卸载调度时延与总能耗的目标函数； 在步骤S1中，基于双优先级与任务动态跳转的车联网任务卸载与资源调度优化模型，车辆用户的本地卸载模型表示成： 2； 3；表示任务i在本地处理需要的时延，表示任务i在本地计算需要的能耗，表示任务i需要的计算资源，表示任务i对应的移动车辆的本地计算能力，表示任务i对应的移动车辆进行一个CPU周期计算的能耗，具体地，构建一个包含多个基站且每个基站内部署一个边缘服务器以及一个可移动天线的系统，存在N辆车辆用户，任务传输优先级表示成： 4； 表示任务i的综合通信优先级，用于表示通信资源分配权重；分为表示速度数据量紧急度的权重系数，用于控制不同因素对任务通信优先级的影响程度；表示车辆i在时隙t的瞬时速度，表示当前道路允许的最大车速，表示车辆i在时隙t当前任务的原始数据量，表示当前时隙t下，同一边缘服务器服务范围内所有车辆任务的平均数据量，即，用于消除数据量绝对值的偏差；则是任务紧急度标识，用来保证紧急任务的绝对优先； 任务计算优先级表示成： 5； 表示任务i的综合计算优先级，为任务i能容忍的最大时延，为任务i已经在边缘服务器进行计算的时间，为一个时间平滑项，为任务紧急度标识，α为紧急系数，确保紧急任务的绝对优先； 在步骤S1中，基于双优先级与任务动态跳转的车联网任务卸载与资源调度优化模型，任务抢占机制如下： 6； 其中C是候选任务集，表示当前任务可以抢占的任务集合，表示当前该边缘服务器上运行的任务集合，表示当前时隙主边缘服务器所能提供的最大计算资源，表示假定被抢占计算资源的任务j，表示当前任务i最少需要的计算资源，表示动态释放比例，用于确保释放的资源刚好满足新任务需求，计算得，如果C不为空集，则从候选集C中选择计算优先级最低的任务j，并判断当前任务i的优先级是否优于任务j，如果高于任务j，则对任务j的计算资源执行部分抢占，按比例释放其占用的算力，并将释放的算力分配给新任务；若C为空集，或者需要进行抢占的任务j的计算优先级高于任务i，则跳过抢占阶段，任务i直接进入迁移流程，具体地，任务迁移机制如下： 7； 表示当前区域主服务器的临近边缘服务器集群，表示该集群中负载率最低的服务器，表示服务器的原始计算资源，表示服务器已经被使用的计算资源总和； S2：将联合优化问题建模为一个马尔可夫决策过程；采用深度强化学习算法，通过智能体与环境的交互持续学习优化策略，直接输出每一调度时隙的最优联合策略，从而实现系统总成本的最小化； S3：在每一调度时隙，边缘服务器依据求解得出的最优通信策略、任务卸载决策与计算资源分配方案，为车辆用户分配通信带宽与计算资源，并触发任务抢占与跨服务器跳转机制，计算当前时隙的系统总时延与总能耗，并输出优化后的系统性能指标。

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