本发明提供了一种停车辅助边缘计算中任务卸载方法。主要包括如下步骤：1、生成车辆的任务M<subgt;n</subgt;的属性构建网络中任务卸载调度，数据量分配以及任务卸载比率分配的数学模型。2、在给定任务属性的情况下，基于深度学习DDPG算法求解步骤1构建的数学模型，对求得的每个任务的效用值f进行求和，得到系统效用值F，通过反复迭代，求解不同卸载调度，数据量分配以及任务卸载比率分配下的系统效用值F'，直到F‑F'＜χ，则退出。应用本发明，解决了移动车辆边缘网络中任务卸载调度、数据量分配和任务卸载比率分配优化问题，有效地提高了网络系统的整体效用。
