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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种边缘计算环境下多目标任务调度方法及装置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：CN115292036B 。

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：202210869788.4，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种边缘计算环境下多目标任务调度方法及装置是由李兵;姜德纶;赵玉琦;王健设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边缘计算环境下多目标任务调度方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种边缘计算环境下多目标任务调度方法及装置，其特征在于，其包括步骤：构建用于对边缘服务器中多个服务请求的执行顺序进行决策的指针网络模型，且使所述指针网络模型的结果取样策略将服务请求的平均等待时间作为优化指标；将边缘服务器的资源利用率与运行时间整合为一个优化目标作为强化学习的奖励函数对指针网络模型进行训练。本发明实施例将等待时间优化目标融合在模型决策内部，从而达到多目标优化的效果，不需要对权重取值进行大量的实验分析，对指针网络的模型训练更加有效。同时，基于强化学习的指针网络模型，无需像传统的启发式算法需要长时间迭代，可以做到迅速决策，符合边缘环境下对时延敏感的要求。

本发明授权一种边缘计算环境下多目标任务调度方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种边缘计算环境下多目标任务调度方法，其特征在于，其包括步骤： 构建用于对边缘服务器中多个服务请求的执行顺序进行决策的指针网络模型，且使所述指针网络模型的结果取样策略将服务请求的平均等待时间作为优化指标； 将边缘服务器的资源利用率与运行时间整合为一个优化目标作为强化学习的奖励函数对指针网络模型进行训练； 所述指针网络模型包括Actor网络和Critic网络，其中所述Actor网络用于决策多个服务请求的执行顺序，Critic网络用于帮助所述Actor网络进行所述训练，所述Actor网络包括编码器和解码器，且所述编码器和解码器均包括由多个长短期记忆网络组成的循环神经网络，所述对边缘服务器中多个服务请求的执行顺序进行决策，包括步骤： 将正在排队的服务请求序列作为输入序列并转化为第一中间向量输入所述Actor网络的编码器得到对应编码器每一个隐藏层的状态； 将所述编码器每一个隐藏层的状态输入解码器获取解码器每一个隐藏层的状态并将所述解码器每一个隐藏层的状态通过所述指针网络模型的注意力机制获取第二中间向量； 基于所述第二中间向量获取解码器在某个隐藏层中选取各个服务请求作为本层输出的概率； 每个隐藏层基于所述本层输出的概率和所述结果取样策略选取相应的服务请求作为本层的输出，并根据所有隐藏层的输出作为所述边缘服务器的输出序列定义执行服务请求的顺序； 所述将边缘服务器的资源利用率与运行时间整合为一个优化目标作为强化学习的奖励函数对指针网络模型进行训练，包括步骤： 基于确定所述奖励函数，其中，为边缘服务器总数，为边缘服务器j运行完所有服务请求所需的总时间； 使用随机梯度下降的强化学习方式进行训练。

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