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龙图腾网恭喜中云智网数据产业(常州)有限公司;江苏智能交通及智能驾驶研究院申请的专利基于LSTM-DDPG的部分任务卸载及资源分配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：CN115243220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202210861273.X，技术领域涉及：H04W4/40；该发明授权基于LSTM-DDPG的部分任务卸载及资源分配方法是由张芝;谭国平;周思源;龙关森设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM-DDPG的部分任务卸载及资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于LSTM‑DDPG的部分任务卸载及资源分配方法，包括：创建一个进行部分任务卸载和资源分配的车联网MEC网络模型；将部分任务卸载以及资源分配问题转化为强化学习模型；将LSTM神经网络引入到DDPG算法的演员网络及评论家网络中。与现有的基于DRL的算法相比，本发明的基于LSTM‑DDPG的移动边缘计算算法来解决任务卸载和资源分配问题，能够有效实现时延和能耗的权衡，并且在平均任务时延和平均任务能耗方面均有显著的性能提升。

本发明授权基于LSTM-DDPG的部分任务卸载及资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM-DDPG的部分任务卸载及资源分配方法，其特征在于，包括如下步骤：一、创建一个进行部分任务卸载和资源分配的车联网MEC网络模型；网络模型中包含一个与场景中所有RSU相连的基站，基站可以收集车辆和RSU的状态信息；部署在路口的RSU配备了MEC服务器，可以为覆盖范围内的任务车辆提供计算能力；任务车辆的集合记为；将系统的运行过程划分为一系列时间长度为的帧，帧的序号用表示；在每帧的开始，基站将从全局的角度感知网络环境状态从而选择合适的部分任务卸载和资源分配策略；步骤一中，任务车辆可以将任务分割为三个部分，分别进行本地处理、通过V2V通信卸载到周边空闲车辆以及通过V2I通信的方式卸载到MEC服务器中进行处理；通过V2I通信的方式卸载到MEC服务器具体包括：第帧中，任务车辆进行V2I任务卸载时，上行链路的信干噪比可以表示为 ，其中，表示在第帧时任务车辆进行V2I通信时的发射功率，表示第帧时任务车辆的V2I信道增益，表示噪声功率，表示第帧时不同RSU中的其他任务车辆对任务车辆的V2I通信产生的干扰；当任务车辆对任务车辆的V2I通信产生干扰时，为1，否则为0；考虑有限码长（FBL）机制的影响，第帧时任务车辆进行V2I任务卸载时的传输速率为 ，其中，表示信道色散函数，表示高斯Q函数，表示数据传输解码错误概率，表示上行传输的码长；通过V2V通信卸载到周边空闲车辆具体包括：第帧时，任务车辆在V2V任务卸载时，上行链路的信干噪比可以表示为 ，其中，表示进行V2V通信时的发射功率，表示V2V信道的信道增益，表示其他任务车辆对本车V2V通信产生的干扰，表示不同RSU中的其他任务车辆对任务车辆的V2V通信产生的干扰；当任务车辆对任务车辆的V2V通信产生干扰时，为1，否则为0；第帧时，任务车辆进行V2V任务卸载时的传输速率为 ，第帧时，任务车辆中任务数据的计算可以划分为本地计算、MEC服务器计算以及目标空闲车辆计算三部分；（1）本地计算的时延为 ，其中，表示第帧时任务车辆分配在本车进行计算的任务数据量，表示计算每比特数据所需的CPU周期数，表示第帧时任务车辆的计算能力，本地计算的能耗为 ，其中，表示芯片架构系数，取决于CPU的芯片架构；（2）MEC服务器计算的时延为 ，其中，表示第帧任务车辆分配在MEC服务器中进行计算的任务数据量，表示第帧时MEC服务器为任务车辆卸载的任务数据分配的CPU计算资源，MEC服务器计算的能耗为 ；（3）目标空闲车辆计算的时延为 ，其中，表示第帧时任务车辆分配在目标空闲车辆中进行计算的任务数据量，表示第帧时任务车辆进行V2V任务卸载时选取的目标空闲车辆的计算能力，目标空闲车辆计算的能耗为 ，忽略任务结果回传到任务车辆过程中的时延和能耗，则总体时延可以表示为 ，其中，表示第帧时任务车辆中任务处理时延超出的部分；当任务处理的时延超出部分大于一帧时，则该任务将被丢弃；第帧时任务车辆中任务处理的总体能耗可以表示为 ，考虑将时延以及能耗作为优化目标进行任务卸载决策以及资源分配，为了最小化系统代价，优化问题表述为 ，其中，表示能耗的权重系数；二、将部分任务卸载以及资源分配问题转化为强化学习模型，包括状态空间、动作空间以及奖励函数的设计；（1）状态空间：智能体进行动作决策之前首先需要从环境中获得当前的状态输入，其中 ，表示第帧时任务车辆的任务数据大小； ，表示第帧时任务处理时延超出的部分； ，表示第帧时任务车辆的V2I信道增益； ，表示第帧时任务车辆的V2V信道增益； ，表示第帧时任务车辆进行V2V卸载时对应的目标空闲车辆的计算能力； ，表示第帧时任务车辆的计算能力；（2）动作空间：智能体的动作是进行任务的部分卸载决策以及计算资源与通信资源的联合分配，可以表示为 ；（3）奖励函数：将动作应用于环境后，智能体获得相应的奖励或处罚；采用帧长减去时延和能耗构成的代价函数的方式来表述任务车辆执行对应的部分任务卸载以及资源分配决策之后的奖励 ，第帧中，状态和动作对应的奖励为 ；三、将LSTM神经网络引入到DDPG算法的演员网络及评论家网络中；在演员网络中，将LSTM单元加入到全连接层之前；在评论家网络中，输入一部分由输入状态通过LSTM单元得到，另一部分则由演员网络的动作输出。

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