Los terminales de vehículos en el internet móvil de vehículos se enfrentan a dificultades en los requisitos para tareas intensivas en computación y sensibles a la demora, y la movilidad de los vehículos también provoca cambios dinámicos en los enlaces de comunicación de vehículo a vehículo (V2V), lo que resulta en una menor calidad de la externalización de tareas. Para resolver los problemas anteriores, se propone una nueva estrategia de externalización de tareas basada en la computación colaborativa en la nube-niebla. Primero, se introduce el mecanismo de reenvío de tareas asistido por V2V bajo la computación colaborativa en la nube-niebla, y se diseña un algoritmo predictivo de vehículos de reenvío basado en información ambiental; luego, considerando la relación de computación paralela de tareas en cada nodo de computación, se construye un modelo de costos de externalización de tareas con el objetivo de minimizar la demora y el consumo de energía; finalmente, se propone un algoritmo genético mejorado de múltiples estrategias (MSI-GA) para resolver el problema de optimización de externalización de tareas anterior, que adapta la secuencia caótica para inicializar la población, considera de manera integral los factores de influencia para optimizar el operador adaptativo e introduce una perturbación gaussiana para mejorar la capacidad de optimización local del algoritmo. Los experimentos de simulación muestran que, en comparación con las estrategias existentes, la estrategia de externalización de tareas propuesta tiene un menor costo de externalización de tareas para diferentes números de tareas y nodos de niebla; además, el mecanismo de reenvío de tareas auxiliares V2V introducido puede reducir la carga de reenvío de los nodos de niebla mediante vehículos cooperativos para reenviar tareas.