本文全面综述了车辆边缘计算（VEC）中用于智能卸载的深度强化学习（DRL）方法。文章根据学习范式、系统架构以及延迟和能耗等优化目标对现有研究进行了分类。综述还考察了马尔可夫决策过程（MDP）的应用，并讨论了VEC系统的未来研究方向。 AI
影响 为DRL在VEC中的应用提供了结构化概述，指导了智能交通系统的未来研究。
排序理由 这是一篇关于AI/ML技术特定应用的综述论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Ashab Uddin
- Deep Reinforcement Learning
- Markov Decision Process
- Reinforcement Learning
- Vehicular Edge Computing
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