Con el aumento de tareas para terminales en vehículos, la congestión de red resultante y el retraso en el tiempo no pueden satisfacer las necesidades de servicio de los usuarios. Se introducen algoritmos de descarga para manejar las tareas vehiculares, lo que mejorará considerablemente los problemas mencionados anteriormente. En este documento, las dependencias de las tareas vehiculares se representan como gráficos acíclicos dirigidos, y las rebanadas de red se integran dentro del servidor de borde. Se propone el Algoritmo de Descarga basado en Selección Dinámica para tareas en vehículos en MEC (DSSO). Primero, se establece un modelo de descarga computacional para tareas vehiculares basado en recursos disponibles, estado del canal inalámbrico y nivel de carga del vehículo. Segundo, la solución del modelo se transforma en un proceso de decisión de Markov, y se utiliza la combinación del algoritmo DQN y la Red de Duelo del aprendizaje por refuerzo profundo para seleccionar las rebanadas apropiadas y actualizar dinámicamente la estrategia óptima de descarga para tareas en vehículos en el intervalo efectivo. Finalmente, se establece un entorno experimental para comparar el algoritmo DSSO con LOCAL, MINCO y DJROM, los resultados muestran que el consumo de energía del sistema del algoritmo DSSO se reduce en un 10.31%, la latencia de tiempo se reduce en un 22.75%, y la proporción de tareas eliminadas se reduce en un 28.71%.