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。

车辆边缘计算是解决车辆网络生态系统中计算资源需求过大的问题的解决方案。本文提出了一种基于MAD2RL算法的资源分配方法，通过创新性地使用扩散模型来确定最优的DNN划分和任务卸载决策，提高学习效率。通过模拟真实世界车辆移动轨迹，证明了该算法相对于现有的基准解决方案具有更优越的性能。

本文提出了基于MAD2RL算法的动态长期优化问题模型，通过扩散模型确定最优的DNN划分和任务卸载决策，并使用凸优化技术分配计算资源，解决车辆边缘计算中的计算资源需求超过能力的问题。通过模拟车辆移动轨迹，证明了该算法性能优越。