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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种车联网场景下动态可分割任务预测与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：CN118860646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202410891035.2，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种车联网场景下动态可分割任务预测与卸载方法是由陈龙;杜佳其;曹瀚;马钒浩设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车联网场景下动态可分割任务预测与卸载方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车联网场景下动态可分割任务预测与卸载方法，包括预处理模块:在具备多个边缘计算节点的车联网中构建可分割任务卸载调度系统，选取边缘计算节点作为集中式调度器，并构建资源、任务、计算、传输和预测模型；卸载序列排序模块:集中式调度器通过最激烈竞争者优先方法、最少备选节点数优先方法、最小计算量数据量比例优先方法来决定任务卸载序列，优化序列排序，从而优化系统的处理效率和资源利用率；卸载决策模块:集中式调度器通过深度强化学习DQN卸载调度方法将任务卸载到最合适的节点上，利用奖励函数的设置优化决策效率。本发明可以显著提升资源利用率和请求拒绝率，在车联网、物联网计算领域有广泛的应用价值和使用前景。

本发明授权一种车联网场景下动态可分割任务预测与卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种车联网场景下动态可分割任务预测与卸载方法，其特征在于：包括以下阶段： A预处理阶段：在具备多个边缘计算节点的车联网中构建可分割任务卸载调度系统，选取某个边缘计算节点作为集中式调度器，用于对车联网的车辆用户携带任务的卸载调度进行决策，并构建资源、任务、计算、传输和预测模型，对系统全局进行状态监控，其余计算节点用于计算和卸载函数； B卸载序列排序阶段:计算节点收到任务计算请求时，将任务属性信息发送给调度器，之后集中式调度器通过最激烈竞争者优先方法、最少备选节点数优先方法、最小计算量数据量比例优先方法来决定任务卸载序列，优化序列排序，从而优化系统的处理效率和资源利用率； C卸载决策阶段:集中式调度器通过基于交通流量预测的独立可分割任务卸载调度方法，调度器更新环境的状态信息，调度器得出动作空间的动作决策，将任务卸载到最合适的节点上，利用奖励函数的设置优化决策效率；集中式调度器通过基于交通流量预测的独立可分割任务卸载调度方法将任务卸载到最合适的节点上；对于基于交通流量预测的独立可分割任务卸载调度方法的两种基本方法，LSTM预测方法将各个边缘计算节点的历史交通流量数据进行处理，预测未来一定时间段内各个边缘计算节点的交通流量情况，数据作为深度强化学习的环境输入，通过状态空间、动作空间、奖励函数的迭代更新，得出各个可能卸载方法的优劣； D决策下发阶段：集中式调度器将决策下发给计算节点，边缘计算节点对任务请求按照调度结果进行本地计算或转发。

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