基于DQN的车联网计算卸载与轨迹联合优化方法及智能汽车

本发明涉及车联网领域，特别是涉及一种基于DQN的车联网计算卸载与轨迹联合优化方法，及其对应的计算机程序产品和智能汽车。该方法将车辆建模为智能体，使其通过与环境的不断交互，学习最优决策策略，从而实现时延最小化。在此过程中，智能体的状态包括车辆位置、任务量、通信状态以及计算资源等关键信息，并根据当前状态选择合适的动作，如任务卸载、路径调整和资源分配等，以优化任务执行效率。为了引导智能体朝着最优策略学习，本发明设计了一种综合性奖励函数，该函数不仅考虑了任务完成时延，同时兼顾安全性与资源利用率。利用本发明方案可以实现智能网联交通系统的高效调度，降低整体系统时延，并提升任务执行效率。