基于图神经网络的车联网多跳卸载优化方法及系统

本发明公开了基于图神经网络的车联网多跳卸载优化方法与系统，其中，方法包括系统初始化与环境建模、任务卸载策略决策、多跳路径构建、链路状态检测与RIS配置以及任务传输与执行，其中，系统包括路径构建模块、链路增强模块与任务卸载调度模块，本发明通过感知动态车联网中的节点位置与链路状态变化，支持任务在本地、邻车、路侧单元及云端之间的多目标、多粒度卸载协同调度，相比传统固定策略或单智能体方法，本发明具备更高的路径鲁棒性、更强的链路适应能力与更优的调度性能，适用于自动驾驶、智慧交通等对计算时效性与通信稳定性要求高的场景。