1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文 献 综 述1. 前言车联网（Internet of Vehicles，IoV）可以被用于道路规划、用户娱乐信息、车辆安全及智慧城市与智慧交通等方面。
在道路规划方面，车联网可以被用于播报交通及路况、规划最优路径等；在用户娱乐方面，车联网可以被用于传输高清视频、在线游戏等网上娱乐活动，同时企业还能够根据用户的需求，为用户制定相应的服务，从而带来收益；在车辆安全方面，车联网可以被用于红灯预警、行人预警、超速预警等一定措施提醒驾驶员；在智慧城市与智慧交通方面，以车联网作为通信管理平台可以实现交通信号灯的智能控制、智能停车场管理及公交车的智能调度等，有助于智慧城市的构建。
随着智能车辆和互联网车辆的快速发展，新的车辆应用不断涌现，这也意味着对于车联网的调度算法有着更高的要求。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
车辆联网是确保道路交通安全、实现智慧交通的重要手段。
新的车辆越来越多，路况也越来越复杂，这意味着对车联网的任务调度算法要求也不断提高，车联网的任务卸载和资源分配成为主要问题。
本课题需要了解和掌握基于强化学习的车联网任务调度算法，研究Q-learning在车联网任务调度算法中的应用，并在此基础上针对Q-learning算法学习的滞后性，将资格迹引入Q-learning算法求解目标优化问题以获取长期的最优任务调度策略。
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