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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种按需动态调整的无线通信网络资源分配算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：CN114219074B 。

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：202111530124.7，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种按需动态调整的无线通信网络资源分配算法是由承楠;马龙飞;王秀程;孙瑞锦;李长乐设计研发完成，并于2021-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种按需动态调整的无线通信网络资源分配算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种按需动态调整的无线通信网络资源分配算法，具体包括以下步骤：步骤一：对无线通信网络的任务的特征进行量化描述，并表示为固定维度的输入向量步骤二：构造基于可变宽度的动态神经网络的高可靠低延迟资源分配模型；步骤三：针对所述模型，给出优化目标和知识驱动的解决方案；步骤四：建立关于部署环境与最优推理模型的知识库；步骤五：从知识库中获取最优模型，得到资源分配方案。该发明的技术效果为将网络资源分配问题分为两个阶段：首先，根据任务特征和用户计算能力确定决策网络的最佳宽度；然后，将任务特征输入最优决策网络，得到最优资源分配方案。

本发明授权一种按需动态调整的无线通信网络资源分配算法在权利要求书中公布了：1.一种按需动态调整的无线通信网络资源分配算法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤一：对无线通信网络的任务的特征进行量化描述，并表示为固定维度的输入向量 步骤二：构造基于可变宽度的动态神经网络的高可靠低延迟资源分配模型； 步骤三：针对所述模型，给出优化目标和知识驱动的解决方案； 步骤四：建立关于部署环境与最优推理模型的知识库； 步骤五：从知识库中获取最优模型，得到资源分配方案； 在步骤三中：由于服务器在不同情形下的运算能力不同，采用CPU频率对其进行量化，表示为f，对于用户i，将其生成的任务表示为Oi，完成一次任务传输的总时延包括服务器进行带宽分配的运算时间和传输过程所用时间，考虑到任务重要性，将时延进行加权，表示为： Ti＝wiTcom+Ttra,i 其中，Ti为任务Oi的总加权时延，Tcom为服务器运算时延，Ttra,i为传输时延，wi为任务Oi的重要性； Tcom和Ttra,i的运算公式分别为： 其中n为所用专家模块的数量，φ＝||θ1||||θ2||为一个专家模块的计算复杂度，||θ1||、||θ2||分别为第一和第二线性层的参数量，α为CPU计算效率因子，si、bi、Pi分别为任务Oi的大小、所用带宽及传输功率，d0为单位距离，g0为信道增益，σ2为噪声功率； 将总优化目标定义为： T为所有任务的加权时延和；对于动态网络模型，由于选用不同超参数K的分配模型具有不同的运算时延和分配效果，因此使用知识驱动的方式来获取最优模型；在不同情形下遍历所有K值，训练得到若干个不同宽度的动态网络模型，通过比较各模型性能，建立部署环境与最优推理模型的知识库，选出总加权时延最低者作为最终的分配模型，并利用该模型得到分配方案； 在步骤四中，对于给定K值的分配模型，将训练所用的损失函数设置为： 构建关于部署环境与最优推理模型知识库的具体步骤为： ①获取该部署环境下的用户任务特性以及服务器相关信息； ②在范围{1～N}中随机取值作为分配模型的K值，N为专家模块MoE层中专家模块的总数，并保证每次选取的K值与之前均不同； ③根据已知任务信息和损失函数，利用反向传播算法对分配模型的参数θ进行迭代优化； ④重复②～③步，直至所有不同K值的模型均完成训练，并分别根据不同推理模型输出的分配方案，计算相应时延和T，从中选取T值最小者作为最优模型存入知识库； ⑤重复上述步骤，直至遍历全部所考虑的部署环境。

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