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Article summary:
1. 本文研究了一个跟踪服务的车辆边缘计算（VEC）网络，为智能汽车提供计算卸载服务，其中需要在严格的时间限制内有效完成不同优先级和依赖性的任务。
2. 根据排序后的任务队列，我们建立了一个特定的马尔可夫决策过程（MDP）模型。
3. 基于最先进的基于政策的强化学习（DRL），我们提出了一个新的“Vehicular Task Scheduling Policy Optimizing” (VTSPO) 算法。
Article analysis:
本文是一项关于用来为智能汽车提供计算卸负服务的VEC (Vehicular Edge Computing) 的相关工作。作者采用强化学习方法来优化任务安排问题。通过对相关工作进行分析、实验和测试，作者得出了VTSPO (Vehicular Task Scheduling Policy Optimizing) 的优势。
就可信度而言，文章中使用了大量数学方法来证明所得出的理念是正确的。此外，文章中也对相关工作进行了大量实验和测试来证明VTSPO 的优势。因此可以说文章是可信度很强的。
就可靠性考量而言，文章中并没有考察到所有可能存在的风险因子或者影响因子。此外，文章也并没有平衡地呈现出不同意见之间的差异或者对不同意见之间进行如何如何权衡之间差异。因此可以说文章在可靠性上略显不够客观、全面、平衡、准确。