车辆边缘计算是一种新兴技术，通过使用可重构智能表面来提高性能。研究者设计了一种优化方案，使用深度强化学习算法来优化RIS相移系数和车辆用户的功率分配。仿真结果表明，该方案优于传统的集中式算法和随机方案。

车辆边缘计算是一种新兴技术，通过在车辆本地执行计算任务或转移到附近的边缘设备来提供支持。研究引入了可重构智能表面 (RIS)，通过调整RIS的相移来提高车辆边缘计算系统的性能。提出了深度强化学习框架，用于优化RIS相移系数和车辆用户的功率分配。仿真结果表明，该方案优于传统的集中式DDPG、TD3和随机方案。