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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利一種面向電動汽車的任務卸載方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120343028B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510815902.9，技術領域涉及：H04L67/1008；該發明授權一種面向電動汽車的任務卸載方法是由魯蔚鋒;殷杰;徐佳;高輝;徐力杰;劉婷婷;李德強;蔣凌云設計研發完成，并于2025-06-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向電動汽車的任務卸載方法在說明書摘要公布了：本發明提出的一種面向電動汽車的任務卸載方法。首先，設計了車聯網的卸載系統模型，考慮了任務車輛的時間延遲、能量消耗、支付成本，通過將車聯網系統的卸載模型問題形式化后，將任務車輛的邊緣卸載場景建模為智能體交互場景，結合深度強化學習算法設計了多目標優化方法解決該問題。最后，通過仿真實驗分析該方法在時間延遲、能量消耗和卸載成本等多方面的實驗結果，結果表明，相較于傳統卸載算法，該方法減少時間延遲約43%，降低能量消耗約38%。

本發明授權一種面向電動汽車的任務卸載方法在權利要求書中公布了：1.一種面向電動汽車的任務卸載方法，其特征在于：包括以下具體步驟： 步驟1、考慮車輛移動場景下，設計邊-端系統卸載框架； 所述步驟1中，邊-端系統卸載框架的系統模型分為三部分：電動汽車、任務車輛和邊緣服務器； 邊-端系統卸載框架有三層構架； 第一層是邊緣服務器，快速處理卸載的任務，為密集型任務提供服務； 第二層是電動汽車，電動汽車由停放在道路周圍的車輛劃分組成，具有空閑的計算資源，供任務車輛選擇卸載； 第三層是任務車輛，任務車輛會產生待處理的數據，且任務車輛自身配備有小型計算能力的計算設備，密集型任務則需要卸載給邊緣服務器或電動汽車，對服務質量需求的不同任務需要根據周圍的計算資源選擇進行卸載； 所述步驟1中，在車聯網環境的車輛移動場景，考慮到車輛的移動性，車輛需要在邊緣服務器的覆蓋服務范圍內完成任務，車輛用戶在任務無法全部處理時，需要將數據卸載到邊緣服務器或電動汽車，以滿足自身任務需求，其中邊緣服務器、電動汽車和任務車輛定義如下： （1）邊緣服務器： 邊緣服務器具有相應計算資源，能夠為密集型任務體提供卸載服務，并根據任務車輛的任務多方面需求制定支付策略以獲取收益，定義邊緣服務器集合為，定義邊緣服務器的數量為； （2）電動汽車： 任務車輛選擇空閑的電動汽車的計算資源來完成任務的卸載與執行，通過制定的支付策略向任務車輛索取提供的卸載服務費用，以激勵更多車輛提供卸載服務，定義電動汽車集合； （3）任務車輛： 任務車輛會在本地生成任務，并將本地計算資源無法滿足需求的任務卸載給邊緣服務器或電動汽車，并根據需要卸載的任務各方面需求選擇卸載目標，并根據支付策略支付費用，定義任務車輛每個時隙都有任務需要卸載，定義任務車輛生成的任務集合為，為任務車輛下標，為對應任務，車輛卸載任務由元組組成，表示車輛需要執行的任務數據大小；表示任務處理每單位大小的數據所需要的計算資源；表示卸載指示器的卸載目標，任務車輛將任務請求卸載給邊緣服務器，卸載目標，其中當時表示任務本地處理；當時表示卸載給相對應的服務器；當時表示卸載給相對應的電動汽車，為表示任務的時間敏感度，數值越大則任務對完成時間的要求越高，表示任務的期望完成時間閾值，若任務執行時間超過該閾值，則表示任務降低了任務車輛需要的服務質量； 任務車輛需要在提供服務的通信覆蓋范圍內完成卸載，任務卸載的執行時間應在任務的期望完成時間閾值內，且一個任務只能夠卸載給一個卸載目標，如果任務車輛選擇在本地計算設備執行，則卸載目標；如果任務卸載給邊緣服務器執行，則卸載目標；如果任務卸載給電動汽車執行，則卸載目標，其中s為邊緣服務器及為電動汽車； 步驟2、任務車輛產生密集型任務，設計通信模型、能量模型、時間模型以及支付成本模型； 所述步驟2中設計通信模型如下： 采用自由空間路徑損耗模型來描述任務車輛任務卸載至邊緣服務器過程，忽略下行鏈路傳輸產生的時延，假設對于不同移動車輛傳輸，采用正交頻分多址方式，并且每個移動車輛擁有的信道帶寬為B，忽略移動車輛之間的信道干擾，由香農公式可得，移動車輛將車輛卸載任務卸載到邊緣服務器s的上行鏈路傳輸速率為，同理可得到移動車輛將任務卸載到電動汽車的上行鏈路傳輸速率為，其中表示任務車輛的傳輸功率，和分別表示任務車輛和邊緣服務器s或電動汽車之間的信道增益，由于采用自由空間路徑損耗模型，因此信道增益與距離成反比，和分別表示對應情況下的高斯白噪聲的方差； 所述步驟2中時間模型如下： 在得到了移動車輛同服務器或電動汽車之間的上行鏈路傳輸速率后，不考慮傳輸過程中的速度損耗，任務車輛卸載任務給邊緣服務器s及電動汽車g的傳輸時間延遲和分別如下式表示： ； ； 表示車輛需要執行的任務數據大小，表示任務車輛的傳輸功率，B為每個移動車輛擁有的信道帶寬，為移動車輛將車輛卸載任務卸載到邊緣服務器s的上行鏈路傳輸速率，為移動車輛將車輛卸載任務卸載到電動汽車的上行鏈路傳輸速率，和分別表示對應情況下的高斯白噪聲的方差； 任務的總完成時間由傳輸時間和執行時間構成，根據模型，任務車輛可將任務部分卸載給邊緣服務器、電動汽車或本地執行，由于卸載目標不同，任務的執行時間將根據不同卸載目標計算； 定義各個終端計算設備的計算資源集合，其中當計算設備下標為0時表示任務車輛本地的計算資源大小，下標在1到s之間表示邊緣服務器計算設備的計算資源大小，下標在s+1到s+g之間表示電動汽車的計算資源大小，下面給出在不同卸載目標下的執行時間： （1）任務車輛在本地執行任務，本地執行時間由下式得出： ； 其中表示車輛需要執行的任務數據大小，表示任務處理每單位大小的數據所需要的計算資源，表示任務車輛本地的計算資源大小,為卸載目標； （2）任務車輛將任務卸載給邊緣服務器或電動汽車時需要通過通信鏈路進行傳輸，相比于本地執行會有傳輸時延，任務卸載的執行時間由下式得出： ； 其中表示邊緣服務器計算設備的計算資源大小，表示電動汽車的計算資源大小，和分別表示任務車輛卸載任務給邊緣服務器s及電動汽車g的傳輸時間延遲； 所述步驟2中能耗模型如下： 當車輛在本地執行車輛卸載任務時，能量消耗應當比車輛設定的任務能耗閾值小，定義車輛執行的車輛卸載任務能耗閾值為； （1）傳輸能耗： 任務車輛的傳輸能耗來源于將任務數據通過無線網絡傳輸到邊緣服務器或電動汽車的過程，此過程中，任務車輛需要根據傳輸距離、信號強度和網絡帶寬因素調整傳輸功率，任務車輛選擇將任務卸載給邊緣服務器或電動汽車時，得出任務傳輸的時延，定義任務車輛的傳輸功率為，將任務卸載給邊緣服務器所需要消耗的能量為：;將任務卸載電動汽車時所需要消耗的能量為：，其中和分別是將任務卸載給邊緣服務器和電動汽車的傳輸時延，表示任務車輛的傳輸功率； （2）本地能耗： 當在任務處理所需資源較少、網絡條件不理想或任務處理時延要求高時，任務車輛選擇在本地執行任務，任務車輛需要在計算資源消耗和網絡傳輸消耗之間做出權衡，選擇最合適的處理方式,下面定義任務車輛的計算設備功耗為，任務本地執行時間為,因此任務在本地需要處理的能量消耗可由下式得出：； （3）電動汽車能耗： 當任務車輛選擇將任務卸載給電動汽車時，電動汽車負責處理卸載的任務，電動汽車的計算能耗與其處理能力和執行任務的復雜度相關，電動汽車通常處于低功耗狀態，且計算資源相對有限，下面定義電動汽車的計算設備功耗為，其中，在電動汽車計算設備上在處理任務時所需要消耗的能量為：，其中表示車輛需要執行的任務數據大小，表示任務處理每單位大小的數據所需要的計算資源，表示電動汽車的計算資源大小； （4）邊緣服務器能耗： 邊緣計算服務器部署在網絡邊緣，靠近用戶設備，邊緣服務器的計算設備功耗取決于服務器的性能和任務的復雜性，在任務卸載決策時需要考慮任務的計算需求與服務器的負載能力，如果邊緣服務器負載過高，會導致能耗上升并影響任務的響應時間，邊緣服務器在處理任務時所需要消耗的能量可由下式計算得出：，其中表示邊緣服務器的計算設備功耗，表示邊緣服務器計算設備的計算資源大小； 所述步驟2中設支付成本模型如下： 在車輛將任務卸載給邊緣服務器或電動汽車后，邊緣服務器或電動汽車會根據自身的支付策略向任務車輛收取對應的費用，作為邊緣服務器或電動汽車的收益，同時也是任務車輛的成本之一; 邊緣服務器和電動汽車對任務車輛產生的任務在內存占用、計算資源需求以及安全成本方面都會收取費用以提供服務以保證自身的運營成本，假設邊緣服務器和電動汽車按自身計算資源定價，并根據任務卸載的數據量進行收費，任務車輛m卸載任務所需要支付的費用具體計算方式如下： ； 其中表示邊緣服務器處理每單位數據量索取的價格，表示電動汽車處理每單位數據量索取的價格,假設任務車輛需要支付的費用與任務的數據大小以及任務時間延遲敏感度有關，為獲取服務支付相應費用,任務車輛m需要支付的總費用計算定義為： ； 表示車輛需要執行的任務數據大小，為表示任務的時間敏感度； 步驟3、根據問題模型，設計系統目標函數，多目標優化系統時間延遲、能量消耗以及支付成本； 步驟4、根據系統模型以及強化學習方法，設計車輛智能體交互環境； 步驟5、設計多目標近端策略優化算法，訓練智能體后確定卸載目標。

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