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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于云边端协同计算的车联网异构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：CN119364316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411580450.2，技术领域涉及：H04W4/44；该发明授权一种基于云边端协同计算的车联网异构资源分配方法是由肖竹;陈磊;蒋洪波;杨科华;陈文婕设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云边端协同计算的车联网异构资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云边端协同计算的车联网异构资源分配方法，属于移动边缘计算技术领域。本发明结合协同过滤和属性基础预测进行多目标优化的内容流行度预测，预测结果用于指导内容在云‑边‑端网络中的缓存策略，减少延迟并提高缓存命中率；利用多粒度任务分解算法和双深度Q网络任务调度算法，实现任务的细粒度分解与资源的有效分配，最大化延迟和能耗的加权效用函数；在车辆边缘网络中，每个边缘服务器能够独立执行服务迁移并为其他边缘服务器的服务迁移分配资源，利用深度确定性策略梯度算法解决模型自由马尔可夫决策过程问题，最大化由车辆卸载的服务的总期望效用。本发明可以提高网络的整体性能和服务质量，尤其适用于高度动态的环境。

本发明授权一种基于云边端协同计算的车联网异构资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云边端协同计算的车联网异构资源分配方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1，采集用户的历史行为，采用基于用户的协同过滤算法、基于物品的协同过滤算法和基于属性的协同过滤算法分别预测用户对产品的偏好，使用多目标进化算法对三种算法的预测结果进行加权，确定最终的预测结果，基于最终的预测结果生成边缘服务器和车辆终端的缓存替换表单； 步骤S2，采集边缘服务器中所有计算节点的资源使用情况，形成输入矩阵，将输入矩阵送入LSTM模型进行训练，输出对每个计算节点剩余资源的预测结果； 步骤S3，对车辆终端所需卸载的任务设定粒度级别，基于粒度级别确定每个任务卸载所需的资源阈值，判断计算节点的剩余资源是否满足资源阈值的要求，若是，则将任务卸载到对应的计算节点；反之，则将任务分解为更小的子任务，直至计算节点的剩余资源满足子任务卸载所需的资源阈值的要求，将子任务卸载到对应的计算节点； 步骤S4，构建双深度Q网络模型，以延迟和能耗的加权效用函数最大化为目标，对任务卸载的计算节点选择过程进行优化，确定任务卸载的最优计算节点，将任务卸载到最优计算节点上； 步骤S5，构建目标区域内的车辆边缘网络，在所述车辆边缘网络内，每个边缘服务器独立执行服务迁移并为其他边缘服务器的服务迁移分配资源，以车辆边缘网络内所有由车辆卸载的服务的总期望效用最大化为优化目标构建马尔可夫决策模型，采用深度确定性策略梯度算法对马尔可夫决策模型进行近似求解，确定车辆边缘网络中每个边缘服务器的服务迁移和资源分配的最优方案。

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