一种车联网场景下动态可分割任务预测与卸载方法

本发明公开了一种车联网场景下动态可分割任务预测与卸载方法，包括预处理模块:在具备多个边缘计算节点的车联网中构建可分割任务卸载调度系统，选取边缘计算节点作为集中式调度器，并构建资源、任务、计算、传输和预测模型；卸载序列排序模块:集中式调度器通过最激烈竞争者优先方法、最少备选节点数优先方法、最小计算量数据量比例优先方法来决定任务卸载序列，优化序列排序，从而优化系统的处理效率和资源利用率；卸载决策模块:集中式调度器通过深度强化学习(DQN)卸载调度方法将任务卸载到最合适的节点上，利用奖励函数的设置优化决策效率。本发明可以显著提升资源利用率和请求拒绝率，在车联网、物联网计算领域有广泛的应用价值和使用前景。