买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种应用于车联网的移动边缘节点卸载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：CN118012530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202410195680.0，技术领域涉及：G06F9/445；该发明授权一种应用于车联网的移动边缘节点卸载方法是由孙桂玲;段耀伟;郑博文;张莹钰设计研发完成，并于2024-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于车联网的移动边缘节点卸载方法在说明书摘要公布了：本发明属于车联网和移动边缘计算领域，具体涉及一种应用于车联网的移动边缘节点卸载方法。本发明针对移动边缘计算在车联网的应用场景，提出了一种多移动终端、多址边缘节点的计算任务卸载策略优化方法，采用联合优化策略让处于同一车联网系统场景中的车辆移动终端，在与分布在场景中的边缘节点实现计算任务卸载的过程中降低系统的任务完成总耗时。本发明基于凸优化原理，分别从计算任务卸载策略和车辆移动终端传播功率两方面作为优化思路，构建了基于移动边缘计算的任务卸载时耗数学模型，考虑计算任务发布的随机性和任务处理的并行性，保证通信质量的前提下，将发布计算任务的车辆移动终端坐标、任务大小和边缘节点状态输入上述模型中，进而求解出接近全局最小耗时的计算任务卸载策略。本发明相较于常见的就近节点卸载方法，以调整传播功率和合理分配卸载权重的方式，提出了有效降低时耗的移动边缘计算卸载策略求解方法，同时通过对非凸约束进行转换方法，能够有效实现复杂车联网环境下对移动边缘计算任务卸载时耗的显著降低，具有广阔的应用前景。

本发明授权一种应用于车联网的移动边缘节点卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种基于凸优化原理和凸函数上界逼近的移动边缘节点卸载方法，所述方法具体包括以下步骤： 1获取系统中各车辆移动终端和边缘计算节点的当前坐标和计算能力，设定初始传播功率并计算信道速率； 2构建基于终端计算任务并行发布和边缘计算节点并行处理任务的车联网系统总时耗模型；利用获取到的信道速率对于时耗模型添加约束，以保证通信质量；在系统总时耗模型上从优化卸载权重矩阵和优化传播功率的两个角度将原模型拆解成两个子问题模型交替进行求解，得到关于该模型的近似最优解； 1建立车联网系统总时耗模型；所有计算任务并行发布和处理，以所有任务完成处理的最大值作为系统总时耗，分别采用计算任务大小、终端本地处理能力、卸载目标节点处理能力和卸载权重来计算每个任务完成需要的总时耗； 2拆解目标模型，将问题模型拆解为在固定传播功率下求最优任务卸载矩阵和在固定任务卸载矩阵下求最优传播功率两个子问题，通过交替迭代求解两个子问题不断逼近该问题的近似最优解； 3基于凸优化原理，将两个子问题中所有的函数和约束条件均转变为凸函数和凸约束；具体地，对于非凸约束，通过引入辅助变量设定该约束的上界，通过最小化该上界来间接求得非凸约束的最小值； 4将两个子问题转化后的凸函数和凸约束进行凸优化求解，将固定传播功率或固定任务卸载权重矩阵送入模型进行交替求解，得到最优卸载策略； 3初始化模型参数，以完全本地处理的时耗为能耗上界设定初始传播功率和初始卸载权重矩阵，利用内点法对于两个子问题交替求解得到最优卸载策略； 1设定满足约束条件的初始传播功率，初始化迭代次数以及收敛阈值，计算初始信道速率，取当前所有任务都在本地运行，即的系统总时耗作为； 2在第次迭代时，将带入到优化权重卸载矩阵子问题，通过内点法求出在功率设定下最短时延卸载矩阵； 3将带入求解传播功率子问题，得到当前边缘卸载策略下的最小时延的传播功率； 4使用和带入系统总时耗模型，计算出当前系统的总时耗，计算； 5重复步骤至满足或者达到最大迭代次数时结束循环并输出最终结果； 4将待测试的车辆移动终端参数和边缘计算节点各参数及求解出的最优任务卸载矩阵和传播功率，带入系统总时耗模型，得到时耗优化结果。

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开大学，其通讯地址为：300350 天津市津南区海河教育园区同砚路38号南开大学津南校区；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”。