一种面向车载边缘计算网络的负载均衡任务卸载方法

本发明涉及车载边缘计算技术领域，具体涉及一种面向车载边缘计算网络的负载均衡任务卸载方法，针对车载边缘计算场景中用户终端有限的计算资源和能量限制无法满足计算密集型和时延敏感型任务需求的技术问题，通过构建单边缘服务器多用户多任务的移动模型、通信模型和任务卸载模型，并且基于深度强化学习的协同计算卸载算法，实现合理的任务迁移决策，在多个边缘服务器之间实现负载均衡，从而提升任务调度效率和资源利用率。本发明不仅提高了系统的响应速度和资源利用率，还能有效应对动态环境下的挑战，为车载边缘计算领域的技术进步提供了新的解决方案。