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龙图腾网获悉中国传媒大学申请的专利基于GAT-DDPG的无人机辅助车联网任务卸载策略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：CN118574161B 。

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：202410788719.X，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权基于GAT-DDPG的无人机辅助车联网任务卸载策略是由严明;熊瑞;吕朝辉设计研发完成，并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GAT-DDPG的无人机辅助车联网任务卸载策略在说明书摘要公布了：本发明属于车联网领域，涉及了一种基于GAT‑DDPG的无人机辅助车联网任务卸载策略，确定所述任务卸载策略，包括：根据车辆本地任务处理估计时间、无人机任务总执行估计时间、边缘服务器任务总执行估计时间和任务卸载策略组合，设置总时延最小化的目标函数；采用GAT‑DDPG算法，确定目标函数的最优解，得到优化的任务卸载策略。本发明通过建立系统模型将无人机辅助的车联网边缘计算卸载策略优化问题转化为多智能体优化问题，能够对涉及多个车辆和多个智能体场景中的车辆任务卸载时延问题进行优化，得到多车多智能体复杂场景下的车辆任务卸载优化策略，降低总时延，并且能够降低边缘计算任务的时延。

本发明授权基于GAT-DDPG的无人机辅助车联网任务卸载策略在权利要求书中公布了：1.基于GAT-DDPG的无人机辅助车联网任务卸载策略的确定方法，其特征在于，所述方法，包括： 根据车辆本地任务处理估计时间、无人机任务总执行估计时间、边缘服务器任务总执行估计时间和任务卸载策略组合，设置总时延最小化的目标函数； 所述目标函数的约束条件包括：将无人机处理任务的时间约束为不能超过车辆在无人机服务覆盖范围内停留的时间，相同时隙下车辆最多选择一个边缘服务器或无人机进行任务卸载，卸载比例为0到1； 采用GAT-DDPG算法，确定所述目标函数的最优解，得到优化的任务卸载策略： 将每架无人机和边缘服务器视为独立的智能体； 采用图注意力网络GAT学习每个智能体之间的关系特征向量；其中，关系特征向量指通过图注意力网络GAT编码后的智能体的观察状态，所述观察状态在图注意力网络GAT中基于智能体位置、车辆位置、计算资源、任务数量和执行任务所需资源得到； 根据所述关系特征向量，确定深度确定性策略梯度网络DDPG的输入，训练得到优化的任务卸载策略； 所述目标函数，具体为： 其中，表示任务卸载策略集合A和任务卸载比例集合P的集合；表示无人机和边缘服务器的总计算资源；表示车辆集合，n表示车辆编号，N表示车辆总数；表示无人机集合，m表示无人机编号，M表示无人机总数；表示车辆n卸载任务到无人机m的任务卸载策略，表示车辆n卸载任务到边缘服务器的任务卸载策略，任务卸载策略为1表示卸载，任务卸载策略为0表示不卸载；表示车辆n卸载任务到无人机m的比例，表示车辆n卸载任务到边缘服务器的比例；表示无人机m在服务周期内的总计算资源；表示边缘服务器在服务周期内的总计算资源；表示服务周期，t表示时隙编号，T表示时隙总数，每个时隙是服务周期的Ttotalt表示时隙t内总估计时延，表示时隙t内车辆n本地任务处理估计时间，表示时隙t内车辆n卸载至无人机m的无人机任务总执行估计时间，表示时隙t内车辆n卸载至边缘服务器的边缘服务器任务总执行估计时间；表示车辆n在无人机m服务覆盖范围内停留时间；表示车辆n任务最大容忍延迟；表示无人机m分配到时隙t内的计算资源，表示边缘服务器分配到时隙t内的计算资源，表示时隙t内无人机m分配给车辆n的计算资源，表示时隙t内边缘服务器分配给车辆n的计算资源，Dnt表示时隙t内车辆n卸载任务的数据量，Dn表示在服务周期内车辆n卸载任务的总数据量； 目标函数的约束条件包括C1至C7，C1限制了无人机处理任务的时间不能超过车辆在无人机服务范围内停留的时间，C2表示每个任务能在其最大允许处理时延内被处理完成，C3表示车辆只能选择一个边缘节点来进行任务卸载且卸载决策的取值为0或1，C4表示卸载比例为0到1，C5和式C6限制了边缘服务器和无人机分配给车辆的计算资源不能超过其本身的计算资源，C7表示所有计算任务都能在无人机的服务周期内被处理完成。

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