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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种动态可组合的情境自适应移动边缘计算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：CN116455909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310298786.9，技术领域涉及：H04L67/1023；该发明授权一种动态可组合的情境自适应移动边缘计算方法是由郭斌;王虹力;於志文;刘思聪;王柱;王豪;王羽展设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态可组合的情境自适应移动边缘计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态可组合的情境自适应移动边缘计算方法，将端到端深度模型的部署过程解耦为计算单元预分割和深度神经网络DeepNeuralNetworks，DNN原子组合与任务卸载两个阶段。首先基于最细粒度将深度模型进行预分割，并设计时延收益函数对候选分割点进行过滤，仅保留可以带来正时延收益的分割点，这些预分割后的深度模型计算单元被定义为预分割的DNN原子；然后在运行时支持最优预分割DNN原子组合的高效选择；最后以最小的额外开销卸载DNN原子至对应边端设备，完成深度模型部署任务全过程。本发明能使用户尽快获得时延收益同时最小化额外的卸载消耗。

本发明授权一种动态可组合的情境自适应移动边缘计算方法在权利要求书中公布了：1.一种动态可组合的情境自适应移动边缘计算方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：深度模型离线预分割； 时延收益函数Roff定义如下： 式中，pi∈P，P表示由所有候选分割点确定的深度神经网络DNN卸载方案集；λ1、λ2表示时延正负收益的加权系数；Texepi表示pi在边缘设备和移动设备上的分布式执行时延；Tdev表示在移动设备完全本地执行模型的时延；Ttranpi表示pi协同计算过程中边端设备间传输中间数据即特征图产生的传输时延；Tuser表示用户的时延需求；ε为单位阶跃函数； 当Texepi+Ttranpi小于Tuser，定义εTexepi+Ttranpi-Tuser＝0；反之，则令ε＝1，表示该卸载方案将会得到负收益； 计算深度模型所有候选分割点的时延收益，并过滤掉收益为负的候选分割点；根据过滤后的候选分割点将深度模型划分为多个计算单元，得到的计算单元内部不存在正收益的分割点；将得到的计算单元定义为预分割的DNN原子，构成了一个最小化的有效搜索空间； 步骤2：自适应原子动态组合； 在用户指定的时延需求和移动边缘设备的资源预算的约束下，基于预分割的DNN原子搜索DNN原子的最优组合sopt，以最大化时延收益Roff； 问题定义如下式所示： 式中，si∈S，S为预分割DNN原子的所有组合的集合；Texesi+Ttransi表示组合si的总推理时延；Tusert表示时变的用户时延需求；表示动态部署情境下第j个边缘设备上时变的计算量资源约束；Cjsi表示组合si在设备j上运行目标DNN原子需要的计算量；表示第j个设备上时变的内存资源约束；Mjsi是设备j上运行目标DNN原子所需的内存空间； 根据深度模型的所有预分割DNN原子，获得所有可能的原子组合方案即卸载方案，这些组合方案被组织为搜索图G＝＜V,L＞；G中的每个顶点表示一种可选的组合方案si，G的性能参数由推理时延Tsi＝Texesi+Ttransi、分布式内存需求Msi和计算量Csi三方面进行表征；图中的连接＜si,sj＞∈L表示组合方案si和sj中只有一个DNN原子的卸载方式是不同的； 步骤3：运行时异步卸载； 构建基于最短路径的组合卸载决策算法，确定目标组合方案中各原子的最优卸载顺序； 所述基于最短路径的组合卸载决策算法步骤如下： 1初始化搜索图连接的权值为相邻组合方案间原子的卸载开销即传输时延；由当前组合方案scur到目标组合方案star的卸载开销即为连接路径上的权值总和； 2初始化辅助数组L，其中各元素L[i]表示当前已更新的从si到scur的最小开销；如果scur到si存在连接，L[i]为连接上的权值；否则L[i]＝∞； 3将scur加入集合U中，U表示当前已经确定距离scur的开销最小的组合方案集合；将与scur相邻的组合方案加入到集合Q中，该集合表示尚未确定距离scur的最小开销的方案集合； 4选择Q中L值即距离scur的最小开销最小的stemp，遍历相邻方案并计算stemp开销；如果新获得的开销小于原始开销，则更新相邻方案的L值； 5将stemp加入集合U，并将新更新的方案加入集合Q中； 6重复步骤4和5，直到集合U已包含搜索图中所有组合方案，那么Ｌ[tar]即star到scur的最小开销所对应的路径就是最优卸载计划。

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