车联网边缘计算常用强化学习算法

车联网边缘计算常用的强化学习算法有以下几种：

1. Q-learning：Q-learning是强化学习中的一种经典算法。在车联网边缘计算中，可以使用Q-learning算法实现智能车辆控制，例如自动驾驶、自动泊车等。

2. Deep Q-Network（DQN）：DQN是Q-learning的一种改进方法，它结合了深度学习技术，可以处理更加复杂的状态空间。在车联网边缘计算中，DQN算法可以用于智能车辆控制、交通流量预测等方面。

3. Actor-Critic：Actor-Critic是一种基于策略梯度的强化学习算法，它可以同时学习策略和值函数。在车联网边缘计算中，Actor-Critic算法可以用于实现智能车辆控制、交通信号控制等功能。

4. Deep Deterministic Policy Gradient（DDPG）：DDPG是一种连续动作空间下的策略梯度算法，它结合了深度神经网络和确定性策略梯度算法。在车联网边缘计算中，DDPG算法可以用于智能车辆控制、自适应巡航等方面。

以上是车联网边缘计算常用的强化学习算法，根据具体应用场景和需求，可以选择合适的算法进行实现。需要注意的是，强化学习算法的应用需要具备一定的技术基础和实践经验。