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龙图腾网获悉南昌大学;北京邮电大学申请的专利一种基于移动边缘计算的资源优化方法及其系统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：CN116192635B 。

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：202310124613.5，技术领域涉及：H04L41/0823；该发明授权一种基于移动边缘计算的资源优化方法及其系统是由杨鼎成;俞凡;吴法辉;肖霖;张天魁设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于移动边缘计算的资源优化方法及其系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于移动边缘计算的资源优化方法及其系统，基于移动边缘计算的资源优化方法具体包括以下步骤：进行智能工厂的无线电地图的仿真；进行自动导引运输车的初始轨迹以及各用户位置的设置，产生初始轨迹对应的信道状态信息；根据仿真的智能工厂的无线电地图，以及自动导引运输车的初始轨迹进行自动导引运输车运动轨迹的优化，产生优化后的堆积对应的信道状态信息；进行神经网络模型的搭建，利用信道状态信息产生卸载决策；进行资源分配获取最佳卸载动作；根据获取的最佳卸载动作进行卸载策略的更新，获取最优卸载策略。本申请完成了AGV的轨迹优化，同时能在智能工厂中结合无线电地图去对AGV进行轨迹设计，有效提高了系统整体的计算率。

本发明授权一种基于移动边缘计算的资源优化方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于移动边缘计算的资源优化方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 进行智能工厂的无线电地图的仿真；进行智能工厂的无线电地图的仿真包括，设定D∈R2是智能工厂中所有可能的AGV的位置x的区域，考虑将D划分为K个不相交的段D＝D1XU∪D2XU∪....DKXU，其中k≠j,DkXu表示AGV对用户保持一个k度LOS障碍的AGV位置区域；所提出的GdB的分段传播模型被指定为： duX是AGV与用户之间的距离，用户位置为XU,H，AGV位置为X,0，X,XU∈R2分别表示AGV跟用户的水平位置；因此XU,H,X,0分别是用户跟AGV在三维图像中的位置；ak和bk是一些参数，Ⅱ{A}是一个指标函数，如果满足条件A，则取值1，否则取值0；随机变量εk捕获剩余的阴影效应； 响应于完成智能工厂的无线电地图的仿真，进行自动导引运输车的初始轨迹以及各用户位置的设置，产生初始轨迹对应的信道状态信息； 根据仿真的智能工厂的无线电地图，以及自动导引运输车的初始轨迹进行自动导引运输车运动轨迹的优化，产生优化后的堆积对应的信道状态信息； 进行神经网络模型的搭建，神经网络模型利用信道状态信息产生卸载决策；其中在第t个时间段内，DNN以信道增益作为输入，根据当前卸载策略输出一个松弛的卸载动作xt，由ut参数化，其中其中fut表示由ut参数化的函数，输入信道增益，经过ut参数化以后得出一个松弛的卸载动作；卸载动作xt也能够表示为xt＝{xt,i∈[0,1],i＝1...N}，xt,i表示xt的第i个条目，N表示条目的数量；在神经元上应用ReLu函数来作为激活函数，在输出层中，使用了一个s型激活函数，s型激活函数w＝11+e-v，然后将松弛动作量化为K个二进制卸载动作，K是一个设计参数；量化函数gk:xt→{xk∈{0,1}N,k＝1...K}，量化遵循以下几条规则：第一个二进制卸载决策X1为：为了生成剩余的K-1个卸载决策，首先对xt的条目进行相应的排序，通过利用第i阶统计量来对他的各个条目进行排序，|xt,1-0.5|≤|xt,2-0.5|≤...≤|xt,i-0.5|≤...≤|xt,N-0.5|，xt,i是xt的第i阶统计量；第k个卸载决策Xk的结果基于以下规则：其中k＝2...K；由于xt共有N阶统计量，则K的值介于[1,N+1]之间； 响应于产生卸载决策，进行资源分配，获取最佳卸载动作； 根据获取的最佳卸载动作进行卸载策略的更新，获取最优卸载策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌大学;北京邮电大学，其通讯地址为：330031 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。