1.一种基于MBS辅助的复杂路况非匀速车辆任务卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：*

101、采用模拟退火算法建立车辆网络任务卸载优化模型，设任务车辆i的卸载请求J＝*{j}，其中，j为并行子任务，卸载决策向量和最优目标函数值分别为ψ＝(ψj|j∈J)、t，其中，ψjcur end为子任务j的卸载通路，初始化当前温度T 、终止温度T 、温度冷却系数ε和卸载决策向量max的最大迭代次数η ，令迭代计数变量η＝0，临时集合J′＝J；

102、如果 从集合J′中取出第一个元素j，根据子任务j的数据量aj、计算复杂度cj，建立候选卸载通路集合Pj＝{pj,k}，其中，pj,k为子任务j的一条代号为k的候选卸载通路，跳转到步骤102，否则，跳转到步骤103；

103、从每一个集合Pj|j∈J中任意选择一条通路pj,k初始化卸载决策向量cur

计算目标函数值t，初始化当前解的目标函数值t ＝t，最优解的目标函* best

数值t＝t，最优卸载决策ψ ＝ψ，令临时集合max

104、令迭代计数变量η＝η+1，如果η≤η ，令临时集合J″＝J‑J′， 计数变量其中，ω为比例系数，跳转到步骤105，否则，跳转到步骤108；

105、令n＝n‑1，如果n≥0，从集合J″中随机取出子任务j加入临时集合J′，并从候选卸载通路集合Pj中随机选择通路pj,k，令子任务j的卸载通路ψj＝pj,k，跳转到步骤105，否则，跳转到步骤106；

* cur

106、计算目标函数值t，如果t＜t，令当前解的目标函数值t ＝t，最优解的目标函数* best值t＝t，最优卸载决策ψ ＝ψ，跳转到步骤104，否则，跳转到步骤107；

107、计算卸载决策向量ψ的接收概率 并产生随机数 如果 令当前解cur * best

的目标函数值t ＝t，最优解的目标函数值t＝t，最优卸载决策ψ ＝ψ，跳转到步骤104，否则，跳转到步骤104；

cur cur cur end

108、更新当前温度T ＝ε·T ，如果T ＞T ，令迭代计数变量η＝0，跳转到步骤

104，否则，跳转到步骤109；

best

109、输出最优卸载决策ψ ，步骤结束。

2.根据权利要求1所述的一种基于MBS辅助的复杂路况非匀速车辆任务卸载方法，其特征在于，所述步骤102中为子任务j建立候选卸载通路集合Pj＝{pj,k}，具体包括以下步骤：

1)根据车辆网络状态，初始化全体车辆集合I＝{i}，其中i为任意车辆，候选卸载车辆max集合 子任务j的候选卸载通路集合 任务最大卸载容忍时延t ；

2)如果 从集合I中取出第一个元素i，根据子任务j的数据量aj、计算复杂度cj，max计算在t 时间内车辆i需为子任务j分配的最小计算资源 跳转到步骤3)，否则，跳转到步骤4)；

3)如果车辆i的剩余可用计算资源 大于等于 将车辆i加入候选卸载车辆集合I′，跳转到步骤2)，否则，跳转到步骤2)；

4)如果 从集合I′中取出第一辆车i，计算车载资源公平分配下候选卸载车辆iFr

需为子任务j分配的计算资源f ，令候选卸载车辆i为子任务j分配的计算资源fi,j＝∞，跳转到步骤5)，否则，跳转到步骤11)；

*

5)如果i＝i ，令卸载模式model＝Local，候选卸载车辆i为子任务j分配的计算资源跳转到步骤10)，否则，跳转到步骤6)；

*

6)如果任务车辆i 与候选卸载车辆i间的距离 小于等于车辆的有效通信距离D，令*卸载模式model＝V2V，计算任务车辆i与候选卸载车辆i的链路持续时间 根据在V2V卸载模式下子任务j传输至候选卸载车辆i的上传时延 候选卸载车辆i沿原路回传结果的预计回传时延 其中，r为链路传输速率，σj为子任务j的上传与回传数据量的比值，计算在 时间内候选卸载车辆i最少需为子任务j分配的计算资源 跳转到步骤7)，否则，跳转到步骤8)；

7)如果 令候选卸载车辆i为子任务j分配的计算资源 跳转到步骤8)，否则，跳转到步骤8)；

8)令卸载模式model＝V2I2V，根据在V2I2V卸载模式下子任务j传输至候选卸载车辆i的上传时延 候选卸载车辆i沿原路回传结果的预计回传时延max

计算在t 时间内候选卸载车辆i最少需为子任务j分配的计算资源如果 跳转到步骤9)，否则，跳转到步骤10)；

9)如果 令候选卸载车辆i为子任务j分配的计算资源跳转到步骤10)，否则，跳转到步骤10)；

10)如果fi,j≠∞，将fi,j对应的候选卸载通路pj,k加入候选卸载通路集合Pj，跳转到步骤

4)，否则，跳转到步骤4)；

11)输出候选卸载通路集合Pj，步骤结束。

3.根据权利要求2所述的一种基于MBS辅助的复杂路况非匀速车辆任务卸载方法，其特max征在于，所述步骤2)中在t 时间内车辆i需为子任务j分配的最小计算资源 计算方法如公式(1)所示：max

公式(1)中，aj表示子任务j的数据量，cj表示子任务j的计算复杂度，t 表示任务最大卸载容忍时延。

4.根据权利要求2所述的一种基于MBS辅助的复杂路况非匀速车辆任务卸载方法，其特Fr征在于，所述步骤4)中车载资源公平分配下候选卸载车辆i需为子任务j分配的计算资源f的计算方法如公式(2)所示：* max

公式(2)中，fi表示车辆i的总计算资源，|I|表示任务车辆总数，|J| 表示每个卸载请求最多含有的子任务个数，|I|表示全体车辆总数。

5.根据权利要求2所述的一种基于MBS辅助的复杂路况非匀速车辆任务卸载方法，其特*征在于，所述步骤6)中任务车辆i与候选卸载车辆i间的距离 链路持续时间 和在时间内候选卸载车辆i最少需为子任务j分配的计算资源 的值分别由公式(3)、公式(4)和公式(5)计算获得：*

公式(3)中， (xi,yi)分别表示当前任务车辆i与候选卸载车辆i的位置坐标，max

公式(4)中，D表示车辆的有效通信距离，μ 表示车辆最大行驶速度， γi分别表示方向*变化后，任务车辆i与候选卸载车辆i的行驶方向与x轴正方向的夹角，计算方式如公式(6)所示：*

公式(6)中， αi分别表示任务车辆i 与候选卸载车辆i的当前行驶方向与x轴正方向*的夹角，β表示任务车辆i与候选卸载车辆i从当前行驶方向转变为背向行驶时的角度变化量，计算方法如公式(7)所示：公式(7)中，θ表示车辆的瞬时最大转向角度。

6.根据权利要求2所述的一种基于MBS辅助的复杂路况非匀速车辆任务卸载方法，其特max征在于，所述步骤8)中在V2I2V卸载模式下，t 时间内候选卸载车辆i最少需为子任务j分配的计算资源 的计算方法如公式(8)所示：

7.根据权利要求1所述的一种基于MBS辅助的复杂路况非匀速车辆任务卸载方法，其特征在于，所述步骤103中目标函数值t的计算方法如公式(9)所示：公式(9)中， 表示子任务j沿通路pj,k卸载至候选卸载车辆i上的卸载完成时延，计算方法如公式(10)所示， 为二进制变量，表示子任务j是否沿通路pj,k卸载至pj,k的最后一个节点车辆i，如果是，令 否则，令 计算方法如公式(11)所示：公式(9)中， 表示子任务j沿通路pj,k传输至候选卸载车辆i的上传时延， 表示子任务j沿通路pj,k原路回传结果的回传时延。

8.根据权利要求1所述的一种基于MBS辅助的复杂路况非匀速车辆任务卸载方法，其特征在于，所述步骤107中卸载决策向量ψ的接收概率 的计算方法如公式(12)所示：