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本发明提供了一种基于车辆边缘计算的任务卸载方法,包括步骤1:建立车辆边缘计算中的通信模型和计算模型;步骤2:设计系统目标函数;步骤3:对任务卸载的决策变量进行编码;步骤4:初始化种群和遗传迭代设置;步骤5:进行交叉变异运算,产生新一代种群;步骤6:计算群体中个体的适应度;步骤7:非支配排序和拥挤度计算;步骤8:选择幸存个体;步骤9:跳转步骤5,并循环,直至满足条件;步骤10:选取最优个体作为最优解。本发明通过采用遗传算法在常数时间内求出车辆边缘计算中系统目标函数的最优解,实现最小化时延和能量消耗,不但可以有效保证车辆任务卸载时的低时延和低能耗,而且还满足了每个车辆任务本身的延迟要求。