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龙图腾网获悉江苏宁沪高速公路股份有限公司申请的专利基于深度强化学习的V2V通信多车辆任务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：CN116017572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211680823.4，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权基于深度强化学习的V2V通信多车辆任务卸载方法是由王秋;苗建;林欣;王强;徐观潮设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的V2V通信多车辆任务卸载方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度强化学习的V2V通信多车辆任务卸载方法，包括如下步骤：将任务车辆HV的计算任务卸载给周边的多辆具有计算资源的远车RV，同时利用中继车辆REV进行多跳来传输任务；分别计算得到单跳V2V任务卸载的传输时延和利用中继车辆的多跳V2V任务卸载的传输时延；计算利用中继车辆的多跳V2V任务卸载的传输中断概率；在保证任务卸载传输成功率的同时，对任务车辆卸载过程的功率和传输时延进行优化；根据优化目标，运用深度强化学习DDPG算法解决优化问题。与其他权衡通信时延和功耗两者的任务卸载方案相比，本发明能够在保证任务卸载成功率的同时，对于传输时延与功耗之间的权衡，也有着更好的性能。

本发明授权基于深度强化学习的V2V通信多车辆任务卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的V2V通信多车辆任务卸载方法，其特征在于，包括如下步骤： 1将任务车辆HV的计算任务卸载给周边的多辆具有计算资源的远车RV，同时利用中继车辆REV进行多跳来传输任务； 2分别计算得到单跳V2V任务卸载的传输时延和利用中继车辆的多跳V2V任务卸载的传输时延； 3计算利用中继车辆的多跳V2V任务卸载的传输中断概率； 4根据步骤2计算得到的传输时延以及步骤3得到的传输中断概率，在保证任务卸载传输成功率的同时，对任务车辆卸载过程的功率和传输时延进行优化； 5根据步骤4的优化目标，运用深度强化学习DDPG算法解决优化问题； 通过中继车辆的多跳进行任务传输存在中断概率，车辆获取多跳链路之间的距离计算得到端对端的中断概率，方法如下： 4.1对于通过中继车辆REV的多跳V2V任务卸载，车辆到车辆中断概率定义为车辆到车辆信噪比低于设置的限定值即信噪比阈值的概率，车辆到车辆的中断概率表示为： 4.2在V2V通道中接收到的信号幅度遵循威布尔分布，威布尔衰落下接收信噪比fSNRa表示为： 其中，C代表的是威布尔衰落参数，Γ表示的是伽马函数，SNReq是车辆到车辆信噪比，表示如下： 4.3根据4.1和4.2可得到车辆到车辆的中断概率表示为： 4.3端对端的中断概率Poutsum表示为： 其中， σ2是噪声功率； z表示通信过程中有z条链路； Li表示第i跳链路两端之间的距离； PoutLi是通信过程中第i跳的中断概率。

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