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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利工业物联网环境下固定路径AGV的任务卸载优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114201303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111539145.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权工业物联网环境下固定路径AGV的任务卸载优化方法是由刘鹏;吴自富设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业物联网环境下固定路径AGV的任务卸载优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工业物联网环境下固定路径AGV任务卸载优化方法。本发明基于传统的无模型基于值函数更新的强化学习方法，针对AGV协助边缘计算场景下的任务卸载调度问题作了优化，在此基础上结合负载均衡算法与改进的DQN算法。最终在任务处理时延敏感以及路径、效率等的约束下，实现了物联网环境下多AGV多服务器节点卸载处理时间最短最优的问题。本发明的方法不需要过多的先验知识，近距离的任务卸载传输，符合数据安全的需求，并且本发明在类似的应用场景有着较好的复用性，发明的实践价值较强。

本发明授权工业物联网环境下固定路径AGV的任务卸载优化方法在权利要求书中公布了：1.工业物联网环境下固定路径AGV的任务卸载优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、多个AGV分别从给定的起点按照规划好的路径行驶，在行驶的过程中会经过多个边缘服务器进行任务卸载，在每个AGV到达目标点时任务均卸载完成，当边缘服务器处理完所有卸载任务时，任务流程结束；对此场景进行建模； 步骤二、为了使整个任务卸载处理所消耗总时间最短，对该模型进行两阶段处理：第一阶段忽略多个AGV竞争造成的资源冲突问题，求出各个AGV在多个边缘服务器处的最优卸载方案；第二阶段在第一阶段的基础上，对造成资源冲突部分的节点进行优化处理，解决资源冲突问题，从而达到整体最优结果； 步骤三、首先对AGV的任务卸载进行第一阶段处理；忽略多个AGV卸载造成的资源冲突问题，各AGV在经过的边缘服务器处卸载的任务量则与边缘服务器的处理效率、容量以及到达该边缘服务器的时间有关；采用加权轮询的负载均衡算法，根据上述条件对各个AGV进行资源分配； 步骤四、第二阶段对第一阶段造成资源冲突的节点进行处理；对造成冲突的边缘服务器节点与AGV构建马尔可夫模型，初始化状态空间为多个AGV携带的任务量，动作空间为AGV在边缘服务器节点的卸载量，执行该动作得到的奖励则为处理该任务量的倒数，考虑到各个AGV到达边缘服务器节点的时间不同，因此每个AGV会有一个卸载优先级； 步骤五、将应用场景里的限制条件设置为强化学习的小目标，将最终调度处理后得到的总时间尽可能小作为大目标，大目标在小目标的基础上实现； 步骤六、强化学习方法的训练周期开始时，智能体从马尔可夫模型的起始状态出发，根据改进的策略为智能体选择下一步动作，智能体做出动作选择后会抵达下一个环境状态，环境状态会根据当前特征给予对应的奖励； 步骤七、在AGV的任务卸载的训练过程中，通过使用一个固定容量的经验池，充分利用off-policy的优势，从而打乱样本关联性、提高样本的利用率； 步骤八、算法最大训练周期到达时停止训练，输出训练收敛的最大累积奖励，并且得到最优的任务卸载策略。

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