本文提出了一种结合深度强化学习和可重构智能表面的车辆边缘计算优化方法，旨在提升车联网的通信性能和资源分配效率。通过多智能体深度强化学习算法，优化车辆用户的功率分配和相位调整，实验结果表明该方法在性能上优于传统方案，有效解决了车联网中的连接性和计算任务处理延迟问题。

本文探讨了数字孪生与车辆边缘计算的结合，提出了一种多智能体深度强化学习算法，以优化资源分配并解决计算任务处理延迟问题。研究表明，该算法在动态环境中能够有效降低任务卸载延迟，提升系统性能，适应复杂交通网络的需求。

本研究提出了一种基于多智能体强化学习的算法，优化云系统的协同调度策略，以提高GPU利用率、降低成本和减少碳排放，系统效用提高了28.6%。此外，研究探讨了车辆边缘计算和深度强化学习在任务调度中的应用，显示出在复杂环境中的优越性能。

本文探讨了人工智能和深度神经网络在车辆网络生态系统中的应用，提出车辆边缘计算以解决计算资源不足的问题。通过动态长期优化建模，结合Lyapunov优化和多智能体深度强化学习算法（MAD2RL），实现了DNN任务的高效划分和卸载。研究表明，该算法在真实车辆轨迹模拟中优于现有基准方案，显著提升了系统性能。