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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于图神经网络的车联网多跳卸载优化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：CN121037938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511565974.9，技术领域涉及：H04W40/14；该发明授权基于图神经网络的车联网多跳卸载优化方法及系统是由聂学方;孙国权;李盛;邹丹;周天清设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的车联网多跳卸载优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图神经网络的车联网多跳卸载优化方法与系统，其中，方法包括系统初始化与环境建模、任务卸载策略决策、多跳路径构建、链路状态检测与RIS配置以及任务传输与执行，其中，系统包括路径构建模块、链路增强模块与任务卸载调度模块，本发明通过感知动态车联网中的节点位置与链路状态变化，支持任务在本地、邻车、路侧单元及云端之间的多目标、多粒度卸载协同调度，相比传统固定策略或单智能体方法，本发明具备更高的路径鲁棒性、更强的链路适应能力与更优的调度性能，适用于自动驾驶、智慧交通等对计算时效性与通信稳定性要求高的场景。

本发明授权基于图神经网络的车联网多跳卸载优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图神经网络的车联网多跳卸载优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、进行系统初始化与环境建模，系统初始化后加载车辆、路侧单元与云服务器的初始状态信息，在每个调度周期内，车辆节点新产生计算任务，系统根据当前车辆、路侧单元与云服务器的状态及车辆节点新产生的计算任务，构建动态系统图； S2、进行任务卸载策略决策，车辆代理基于异步多智能体MA-A3C架构，独立感知当前环境状态，环境状态包括动态系统图及调度周期内车辆节点新产生的计算任务；车辆代理通过MA-A3C架构输出两个联合决策动作，即目标卸载节点与任务卸载比例； 若策略判断任务全部本地执行，则将任务导入车辆本地计算队列进行排队计算； 若策略判断任务非全部本地执行，则进入多跳路径构建步骤，同时暂存本步骤决策过程中产生的状态-动作-奖励数据； S3、进行多跳路径构建，以目标卸载节点为路径终点，以车辆与路侧单元节点为基础构建空间拓扑图，两节点间欧几里得距离小于通信范围时添加双向边，其中路侧单元到车辆的通信范围为路侧单元范围，车辆间的通信范围为车辆范围； 系统利用图神经网络提取空间拓扑图中节点的语义嵌入，结合信道参数，将时延与链路稳定性纳入路径代价函数，通过A*启发式搜索算法以任务车辆为起点、目标卸载节点为终点，规划出最优卸载路径； 进行多跳路径构建如下： 定义节点，所述节点由路侧单元和车辆构成，每个节点的特征向量定义为： ； 其中，表示节点位置坐标，表示节点速度，表示为计算能力，表示为任务队列信息； 边的建立基于距离约束，若两节点间的欧几里得距离小于通信范围，则添加双向边，路侧单元到车辆为路侧单元范围，车辆间为车辆范围； 采用图神经网络对节点进行嵌入建模： 设第k层中，节点i的表示向量为，更新规则为： ； 其中，为节点i的邻居集合，为组合函数，且组合函数采用向量加和操作，为权重矩阵，σ⋅为ReLU激活函数； 为邻居特征的聚合函数，采用平均聚合，表示为： ； 其中，表示第k层中邻居节点u的嵌入表示向量，表示节点u属于节点i的邻居集合； 采用两层图神经网络结构对每个节点进行嵌入更新： 设第k层中所有节点的嵌入表示构成矩阵，其中，N为节点数，为特征维度，邻接矩阵为，则节点嵌入更新公式表示为： ； 其中，为邻接矩阵加自环，为对应度矩阵，为可训练的权重矩阵，为第k+1层的嵌入输出； 完成节点嵌入后，利用其计算边的最终权重： 对于任意边，定义加权策略，具体策略如下： ； 其中，λ表示嵌入影响系数，表示L2范数，表示边的原始权重，、分别表示节点i、j在图神经网络中的嵌入表示向量； 在此基础上，使用A*算法搜索从源节点s到目标节点t的最短路径； S4、进行链路状态检测与RIS配置，提取最优卸载路径的首段链路，首段链路为任务车辆至首跳节点的链路，结合信道参数检测首段链路的状态，以确定传输方式； S5、进行任务传输与执行，根据任务卸载比例，将任务拆分为本地处理子任务与卸载子任务；本地处理子任务由车辆设备自行处理；卸载子任务依据最优卸载路径与传输方式，沿最优卸载路径中的中继节点逐跳转发至目标卸载节点执行； 任务完成后，系统记录任务延迟与成功率，并将任务延迟与成功率反馈至MA-A3C架构以更新其决策策略。

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