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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种多智能体强化学习车联网计算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：CN116633936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310370158.7，技术领域涉及：H04L67/1001；该发明授权一种多智能体强化学习车联网计算卸载方法是由王晓伟;殷陈龙;马贵福;李洋;高铭;边有钢;秦晓辉;谢国涛;秦兆博;徐彪;胡满江;秦洪懋;丁荣军设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多智能体强化学习车联网计算卸载方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多智能体强化学习车联网计算卸载方法，包括以下步骤：步骤S1，构建系统模型；步骤S2，构建通信模型；步骤S3，构建任务与计算模型；步骤S4，构建能耗模型；步骤S5，构建优化模型并建立马尔可夫决策过程；步骤S6，使用MADDPG算法对优化模型进行神经网络训练；步骤S7，将完成训练的网络部署到各个智能体中。本发明通过将车联网系统中的服务车辆和MEC服务器也作为强化学习中的智能体进行资源分配的决策，并使用多智能体强化学习的方式让各智能体得到自己的策略网络，训练完成后，各智能体无需过多的通信就能够根据当前的局部信息快速输出自己的动作，能够应对快速变化的车联网环境，能够降低系统的能耗。

本发明授权一种多智能体强化学习车联网计算卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种多智能体强化学习车联网计算卸载方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：构建系统模型，包括MEC以及智能网联车辆，并将MEC以及智能网联车辆均视为智能体，然后根据资源使用情况将智能网联车辆划分为客户车辆和服务车辆，客户车辆将任务卸载至MEC与服务车辆； 步骤S2：构建通信模型，获取客户车辆、服务车辆以及MEC的传输效率； 步骤S3：构建任务与计算模型，获取系统的总任务卸载时延； 步骤S4：构建能耗模型，获取系统的总能耗； 步骤S5：构建基于总任务卸载时延和总能耗的优化模型并建立马尔可夫决策过程；其中，所述优化模型为： 式中，H表示优化目标，C表示客户车辆集合，βt表示时延比例系数，表示总任务卸载时延，βE表示能耗比例系数，表示总能耗，ac,m,s表示客户车辆将任务卸载到服务车辆和MEC的卸载动作，ac表示任务车辆的总的卸载动作，b0,s,c表示服务车辆分配给客户车辆的计算资源，BS表示服务车辆的最大计算资源，bm,0,c表示服务器分配给客户车辆的计算资源，BM表示MEC的最大计算资源，pc，m，s表示任务卸载功率； 所述马尔可夫决策过程具体包括： 步骤S51：定义客户车辆的状态空间和动作空间其表达式分别为： 式中，表示信道增益，bt-1表示客户车辆能连接的设备的计算资源分配动作，表示任务数据大小，表示客户车辆当前速度； 步骤S52：定义服务车辆的状态空间和动作空间其表达式分别为： 式中，表示服务车辆当前速度，表示服务车辆上一时刻剩余资源； 步骤S53：定义MEC的状态空间和动作空间其表达式分别为： 式中，表示MEC上一时刻剩余资源； 步骤S54：定义奖励函数rt，其表达式为： 步骤S6：使用MADDPG算法对优化模型进行神经网络训练； 步骤S7：将完成训练的网络部署到各个智能体中。

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