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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于图注意力的车联网多智能体边缘计算内容缓存决策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：CN116634396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310605019.8，技术领域涉及：H04W4/40；该发明授权基于图注意力的车联网多智能体边缘计算内容缓存决策方法是由沈金金;林艳;张一晋;张伟斌;李骏设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图注意力的车联网多智能体边缘计算内容缓存决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图注意力的车联网多智能体边缘计算内容缓存决策方法，具体为：输入边缘车联网环境，将网络拓扑建模为图结构，初始化各车辆用户作为智能体维护的Q网络参数；各车辆用户提出任务请求，在完成计算后决策任务内容是否缓存；各车辆用户根据自身对环境的观测做出缓存决策；对车辆用户的观测值编码，生成节点特征，卷积层根据节点的邻接矩阵整合其局部区域内的节点特征生成隐藏特征向量；以优化系统计算时延为目标更新各智能体Q网络参数。本发明利用以多头注意力为卷积核的图卷积整合各车辆用户局部区域内的观测信息，进一步考虑多智能体通过合作学习完成计算任务的内容缓存，实现系统卸载计算时延最小化。

本发明授权基于图注意力的车联网多智能体边缘计算内容缓存决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力的车联网多智能体边缘计算内容缓存决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、输入边缘车联网环境，将网络拓扑建模为图结构，初始化各车辆用户作为智能体维护的Q网络参数； 步骤2、各车辆用户提出任务请求，判断周围服务节点是否存在任务经计算后的内容缓存：如果是，则服务节点将内容传给车辆用户；如果否，则车辆用户考虑本地计算或卸载计算任务； 步骤3、各车辆用户从车辆环境中观测自身坐标、自身内容缓存情况、各路边单元剩余存储空间及自身剩余存储空间； 步骤4、各车辆用户根据ε贪婪策略选择边缘缓存动作，并执行动作，计算奖励； 步骤5、收集各车辆用户的观测、动作、下一时刻的观测、奖励、邻接矩阵，存入经验缓存池中； 步骤6、对各车辆用户的观测值编码，生成节点特征；以多头注意力为卷积核的卷积层根据节点的邻接矩阵整合其局部区域内的节点特征生成隐藏特征向量； 步骤7、抽取经验数组，以优化系统计算时延为目标更新各智能体Q网络参数； 步骤8、判断是否所有车辆抵达设定路段终点：如果否，则返回步骤2；如果是，则结束当前回合，进入步骤9； 步骤9、判断算法是否收敛：如果否，则重置环境，返回步骤2；如果是，则算法结束，得到最终的车联网内容缓存策略。

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