一种基于多智能体博弈的车载语义通信任务卸载方法

本发明提供一种基于多智能体博弈的车载语义通信任务卸载方法，该方法包括：针对车辆与边缘计算之间的语义通信任务资源交易，构建多领导者–单追随者的Stackelber博弈模型，在多重约束条件下设计最优资源定价策略与分配激励策略，分别优化车辆与路边单元的效用函数，从而实现双方的利益均衡与计算资源的高效利用；在已确定最优资源分配策略的情况下，采用多智能体深度强化学习的方式，自适应学习资源定价策略，优化语义通信资源交易，实现高效可靠交互。本发明能够在信息不完全的车载语义通信环境下，实现高效自适应的语义任务交易，通过确定博弈均衡下的资源定价和分配策略，可以保障独立车辆用户与边缘节点的经济效益最大化。