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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利信息年龄约束下基于MEC的车联网任务卸载和资源分配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：CN116321299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310383864.5，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权信息年龄约束下基于MEC的车联网任务卸载和资源分配方法是由霍雨欣;董颖;王春悦;娄志远;石若欣;钟宇凤;翟若彤;王勇设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本信息年龄约束下基于MEC的车联网任务卸载和资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信息年龄约束下基于MEC的车联网任务卸载和资源分配方法，属于移动边缘计算技术领域。构建多车辆单边缘计算服务器的车联网系统模型，建立计算模型、通信模型以及信息年龄模型，在车联网通信资源、计算资源和信息年龄约束下，建立卸载方式、通信资源分配以及计算资源分配的联合优化问题模型，采用基于混合策略改进的鲸鱼优化算法求解该联合优化问题。本发明的基于混合策略改进的鲸鱼优化算法是对传统鲸鱼优化算法的改进，增强了算法扩大搜索范围的能力，避免种群陷入局部最优，本发明的基于移动边缘计算的车联网资源分配方法能够在保证信息时效性的同时，实现车联网有限资源的合理分配，并有效降低车辆处理任务所需能耗。

本发明授权信息年龄约束下基于MEC的车联网任务卸载和资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种信息年龄约束下基于MEC的车联网任务卸载和资源分配方法，其特征在于， 包括下列步骤： 步骤1、构建多车辆单边缘计算服务器的车联网系统模型，所述车联网模型是一个由多个移动车辆及单边缘计算服务器组成的网络模型： 在道路旁部署单个路边单元RSU，并为其配备具有一定计算处理能力的边缘计算服务器，能够为车辆提供额外的计算资源，道路中有N辆车正在行驶，每辆车有若干大小不同且可分割的计算任务需要处理，计算任务选择完全在本地计算，或选择部分或全部卸载到边缘计算服务器处计算； 步骤2、建立基于移动边缘计算的车联网中车辆计算任务的通信模型、计算模型以及信息年龄模型： 所述通信模型为： 其中，Ri表示车辆i的上传速率；W是车辆和边缘服务器之间可用频谱带宽；Pi up表示车辆i的上行发射功率；hi表示车辆i与边缘计算服务器之间的信道增益；n0表示加性高斯白噪声； 所述的计算模型为： a本地计算模型： 其中，和分别表示车辆i所携带的任务k的本地计算时延和能耗；Cloc表示任务在本地计算一个比特数据所需要的CPU周期数；sik表示车辆i所携带的任务k通过本地计算完成的份数；d表示可分割的计算任务的基本单位，单位为bit；表示车辆i为计算任务k的所消耗的本地计算资源；ξ是一个常数，其值取决于芯片的结构； b卸载计算模型 其中，和分别表示车辆i所携带的任务k的计算卸载时延和缷载能耗；Cmec表示边缘服务器计算一个比特数据所需要的CPU周期数；mik表示车辆i所携带的任务k通过卸载计算完成的份数；d表示可分割的计算任务的基本单位，单位为bit；表示边缘计算服务器分配给车辆i计算任务k的计算资源；表示RSU的电容常数，其值取决于芯片的结构；Pi up表示上行服务器的发射功率；Ri表示车辆i的上传速率； 所述信息年龄模型为： 其中，表示车辆i的平均信息年龄；lik表示车辆i任务k可以分割的份数；aik表示车辆i所携带的任务k的信息年龄；K是每辆车携带的任务总数；T是时隙数量； 步骤3、在车联网通信资源、计算资源和信息年龄约束下，建立卸载方式、通信资源分配以及计算资源分配的联合优化问题模型，最小化处理计算任务所需的平均能耗； 步骤4、采用基于混合策略改进的鲸鱼优化算法HS-WOAHybridStrategyImprovedWhaleOptimizationAlgorithm求解联合优化问题模型中的优化问题。

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