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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种车联网中任务卸载和资源分配联合优化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：CN116056151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310053513.8，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权一种车联网中任务卸载和资源分配联合优化方法是由李鹏;白若冰;冯姣;程方;张治中;周永东;曹丽媛;江超设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车联网中任务卸载和资源分配联合优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车联网中任务卸载和资源分配联合优化方法，方法包括：构建超可靠低时延通信URLLC车辆用户与增强移动带宽eMBB车辆用户共存的移动边缘计算MEC系统模型；基于所述MEC系统模型，以系统中所有URLLC车辆用户和eMBB车辆用户时延和能耗的平均成本最小化为目标，以URLLC车辆用户时延约束以及MEC服务器计算资源总量限制为约束条件，构建MEC系统URLLCeMBB任务卸载和资源分配联合优化模型；采用基于遗传算法的启发式算法对所述联合优化模型进行求解，获得eMBB车辆用户的最优任务卸载率、URLLC车辆用户的最优任务卸载决策和所有车辆用户的计算资源分配方案。

本发明授权一种车联网中任务卸载和资源分配联合优化方法在权利要求书中公布了：1.一种车联网中任务卸载和资源分配联合优化方法，其特征在于，包括： 步骤S1、构建超可靠低时延通信URLLC车辆用户与增强移动带宽eMBB车辆用户共存的移动边缘计算MEC系统模型； 步骤S2、基于所述MEC系统模型，以系统中所有URLLC车辆用户和eMBB车辆用户时延和能耗的平均成本最小化为目标，以URLLC车辆用户时延约束以及MEC服务器计算资源总量限制为约束条件，构建MEC系统URLLCeMBB任务卸载和资源分配联合优化模型； 步骤S3、采用基于遗传算法的启发式算法对所述联合优化模型进行求解，获得eMBB车辆用户的最优任务卸载率、URLLC车辆用户的最优任务卸载决策和所有车辆用户的计算资源分配方案，包括： 步骤S31：设定初始计算资源分配矩阵，URLLC车辆用户的任务卸载决策，设置当前迭代次数为； 步骤S32：将和代入联合优化模型，转化为优化问题P2，通过遗传算法求解得到eMBB车辆用户的任务卸载率； 步骤S33：将和代入联合优化模型，转化为优化问题P3，通过遗传算法求解得到URLLC车辆用户的任务卸载决策； 步骤S34：将和代入联合优化模型，转化为优化问题P4，通过遗传算法求解得到资源分配方案； 步骤S35：判别相邻两次目标函数的增长值是否小于阈值； 步骤S36：若增长值不小于阈值，则，并返回重复执行步骤S32至步骤S35； 若增长值小于阈值，输出当前eMBB车辆用户的最优任务卸载率、URLLC车辆用户的最优任务卸载决策和计算资源分配方案。

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