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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于深度强化学习与契约匹配的车辆雾计算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：CN116033388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211602794.X，技术领域涉及：H04W4/44；该发明授权一种基于深度强化学习与契约匹配的车辆雾计算方法是由田峰;孙政设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习与契约匹配的车辆雾计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习与契约匹配的车辆雾计算方法，在车辆雾计算基础上，利用深度强化学习来对车辆资源进行合理的分配与优化，并构建一个基于车辆雾计算的任务卸载框架。该框架采用签订合同的方式，在面对车辆移动性、任务优先级与车辆服务可用性的情况下，最大化实现资源的合理分配。车辆大致分为两类：任务车辆与服务车辆。首先任务车辆产生任务并将其发送到路边处理单元RSU，采用SAC算法根据任务的优先级与车辆服务的可用性以及服务车辆提供的共享计算能力，建立服务车辆的偏好列表；其次RSU会选择相应的服务车辆签订合同并制定报酬，最后执行任务卸载策略，在保证任务可以被完成的前提下最大实现资源的合理分配。

本发明授权一种基于深度强化学习与契约匹配的车辆雾计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习与契约匹配的车辆雾计算方法，其特征在于，主要包括以下步骤： S1、路边单元RSU收集车辆与任务信息，包括车辆的速度、位置、计算能力以及任务的大小、所需的计算资源、截止日期与优先级；具体为： 建立系统模型，以路边单元RSU为原点0,0来建立二维坐标，RSU的通信范围为R； 定义任务车辆Vi的位置为Xi,Yi，服务车辆Vk的位置为Xk,Yk，任务车辆Vi与服务车辆Vk的速度相同，皆为v； S2、根据任务的优先级进行排序，具有高优先级的任务优先执行；计算任务卸载到服务车辆所需要的时间，并将其与任务截止日期进行比较，筛选出可用的服务车辆；具体为： 路边单元RSU收集所有的任务信息，按照任务的优先级Sn进行排序，高优先级的任务优先执行； 判断任务车辆Vi与服务车辆Vk是否在RSU的通信范围内，并开始进行任务的卸载； 计算任务车辆Vi将任务φn卸载到周围服务车辆Vk所需要的时间并将其与任务φn的截止日期进行比较，来筛选出可以提供服务的车辆Vk； S3、计算任务卸载到服务车辆的服务可用性，并根据服务车辆的共享计算能力，建立与之对应的服务车辆偏好列表； S4、签订合同、计算奖励函数，任务卸载完成。

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