一种基于改进DRL的RIS辅助车辆边缘计算方法

本发明涉及一种基于改进DRL的RIS辅助车辆边缘计算方法，通过引入智能反射面(RIS)辅助车辆通信，提供额外的通信路径；采用改进的多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法，优化车辆用户(VU)的功率分配；通过优化卸载功率和本地执行功率，使得系统能够在不同任务到达率和信道条件下实现功率分配的最优配置；使用深度强化学习(DRL)框架能够更好地适应动态环境和复杂的信道条件；本发明有效解决了车辆在行驶过程中遇到建筑物等障碍物导致的通信中断问题，提高了通信的稳定性和可靠性，提高了系统整体性能。