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龍圖騰網獲悉江西師范大學申請的專利一種基于預測與博弈的移動車輛任務卸載方法及系統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：CN120499744B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510957880.X，技術領域涉及：H04L67/10；該發明授權一種基于預測與博弈的移動車輛任務卸載方法及系統是由馬勇;黃先偉;曹遠龍;藍子軒;葉志偉;蔡昌;何美斌設計研發完成，并于2025-07-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于預測與博弈的移動車輛任務卸載方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于預測與博弈的移動車輛任務卸載方法及系統，涉及車聯網通信與計算任務卸載技術領域，通過預測車輛未來位置、信道狀態及RSU任務排隊數量，構建綜合時延模型，并結合效用值計算與策略概率分布更新機制，實現車輛任務卸載的動態優化決策。通過溫度參數的自適應調整和收斂性判斷，確保算法穩定收斂。最終根據策略概率分布隨機采樣得到每輛車的任務卸載決策。該方法充分考慮了車輛移動性、信道變化和RSU負載情況，提升了車聯網環境下任務卸載的效率與系統性能。

本發明授權一種基于預測與博弈的移動車輛任務卸載方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于預測與博弈的移動車輛任務卸載方法，其特征在于，其步驟為： S1：根據移動車輛場景，獲取RSU信息和車輛信息，初始化策略概率分布； S2：根據RSU信息預測未來個時刻的RSU任務排隊數量，根據車輛信息預測未來個時刻的車輛位置軌跡，計算未來信道狀態； S3：構建時延模型，計算效用值； S4：根據所述效用值更新策略概率分布，并更新溫度參數； S5：檢查所述策略概率分布的收斂性，若滿足收斂條件，則執行S6，否則更新狀態信息，執行S3； S6：根據最終的策略概率分布，隨機采樣一個策略作為每輛車的最終任務卸載決策，將任務分配到對應的RSU； 所述步驟S3構建時延模型，包括： 對于車輛選擇RSU進行任務卸載的總延遲，計算公式為： ， 其中，為車輛選擇RSU進行任務卸載的總延遲，為在時刻車輛選擇RSU的傳輸延遲，為車輛選擇RSU所需的任務排隊延遲；為車輛選擇RSU所需的任務計算延遲； 所述步驟S3計算效用值，包括： 根據任務卸載的總延遲計算效用值： ， 其中，為車輛選擇RSU進行任務卸載的總延遲，為車輛選擇RSU進行任務卸載的效用值； 所述步驟S4根據所述效用值更新策略概率分布，更新策略概率分布計算公式為： ， 其中，為溫度參數，為車輛選擇RSU進行任務卸載的效用值，為車輛選擇RSU進行任務卸載的效用值，為更新后車輛選擇RSU進行任務卸載的策略概率分布，為RSU的數量； 所述步驟S4更新溫度參數，包括： 根據更新前的策略概率分布和當前的策略概率分布，計算策略概率分布變化： ， 其中，為策略概率分布變化，為更新前的策略概率分布，為當前策略概率分布，為RSU的數量，為車輛數量； 根據更新前的效用值和當前的效用值，計算效用改進速度： ， 其中，為效用改進速度，為更新前的效用值，為當前的效用值，為RSU的數量，為車輛數量； 基于所述策略概率分布變化和所述效用改進速度，更新溫度參數： ， 其中，為更新后的溫度參數，為更新前的溫度參數，和為常數，控制溫度參數的范圍，為溫度學習率，和為常數，控制策略概率分布變化和效用改進速度的權重，，為策略概率分布變化，為效用改進速度，表示取式中最大值，表示取式中最小值； 所述步驟S5檢查所述策略概率分布的收斂性，包括： 基于策略概率分布變化和效用改進速度的收斂閾值判斷策略概率分布是否收斂，收斂的條件為： ， 其中，為策略概率分布變化，為效用改進速度，為策略概率分布變化收斂閾值，為效用改進速度收斂閾值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人江西師范大學，其通訊地址為：330022 江西省南昌市高新區紫陽大道99號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。