本发明公开了一种车联网中基于深度强化学习的资源联合分配方法，步骤包括：S1、构建包括车对基础设施通信和基础设施对数据中心通信的车联网通信场景；S2、基站收集通信小区基础设施能够分配给车辆节点的资源状态信息，作为深度强化学习网络DQN的输入状态；S3、车辆节点与基础设施的连接状态作为输出动作；S4、以最大化通信小区内车辆节点请求任务的总吞吐量为目标，建立最优化模型；S5、设计DQN奖励函数和网络结构，训练DQN；S6、根据车辆节点的输入状态，DQN输出Q值最大的动作作为车辆节点的通信、计算和缓存资源分配策略。本发明以更小的复杂度对车辆网中通信、计算和缓存资源联合分配问题进行求解。