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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于DRL的工业互联网边缘异构任务QoE确保卸载计算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：CN115016857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210332085.8，技术领域涉及：G06F9/445；该发明授权一种基于DRL的工业互联网边缘异构任务QoE确保卸载计算系统是由吴映波;周志文;王旭设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DRL的工业互联网边缘异构任务QoE确保卸载计算系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于DRL的工业互联网边缘异构任务QoE确保卸载计算系统，包括若干用户设备、若干边缘服务器；本发明综合考虑延迟、能耗、隐私和任务的异构性，将基于QoE的任务卸载问题建模为混合整数非线性规划MINIP问题，并定义了一个由实际成本与预期成本的比率组成的新的QoE指标，可以有效地量化卸载的收益。

本发明授权一种基于DRL的工业互联网边缘异构任务QoE确保卸载计算系统在权利要求书中公布了：1.一种基于DRL的工业互联网边缘异构任务QoE确保卸载计算系统，其特征在于：包括若干用户设备、若干边缘服务器； 所述用户设备产生任务Aawa,Ra,ca,va，并上传至边缘服务器；wa表示任务输入数据大小；Ra表示延迟约束，ca表示任务的类型，va表示任务所需的隐私级别； 所述边缘服务器作出任务卸载决策xa＝1表示任务Aa在边缘服务器上执行，xa＝0表示任务Aa在本地执行；决策参数xa,j＝1表示任务a被卸载到第j个边缘服务器，xa,j＝0表示任务a不被卸载到第j个边缘服务器； 当xa＝1时，边缘服务器执行任务Aa，当xa＝0时，边缘服务器向用户设备传输执行策略，使用户设备执行任务Aa； 所述边缘服务器将任务Aa输入到决策优化模型中，得到执行策略，步骤包括： 1获取当前状态向量Ut为本端设备状态向量，Et为边缘服务器状态向量，CHt为信道增益信息向量； 是这三个变量关于ca类型任务的权重参数，分别表示当前任务对于时延、能耗、隐私三个指标的不同关注程度； 2将状态向量st作为输入，边缘服务器通过二元动作掩码方法和∈-greedy方法选择动作act；若act＝0，则任务在用户设备执行，act＝I则任务被卸载到编号为I的边缘服务器执行；I∈N；N为边缘服务器数量； 3动作act的执行会改变当前环境状态，环境变化参数包括本端设备状态Ut、边缘服务器状态Et以及新到来的任务相关的参数边缘服务器观察到新的状态向量st+1，并得到当前动作act执行完成后反馈的奖励rt＝QoEt；QoEt表示QoE值； 4将状态向量si和状态向量si+1输入到决策优化模型中，得到参数和参数并计算状态向量st下动作aci的预期Q值即； 式中，γ是当前奖励和未来奖励之间的折扣因子；表示目标网络估计的si+1下所有动作的价值向量；ri表示奖励； 计算损失Liθ，即： 式中，bs为状态向量数量； 5基于Liθ的梯度反向传播更新θ，当θ更新次数满足更新频率后，将目标网络参数θ-替换为θ； 6计算参数Qsi，即： 式中，Qsi是一个一维向量，其中每个值代表当前状态下某个决策的D3QN估计的Q值；Λsi是对所有动作的期望奖励的预测，Vsi是状态si的评估值；|Λ|表示动作期望奖励预测的绝对值； 7计算决策动作aci，即： 式中，τ是从0到1的随机数；∈是探索因子；aci＝j表示针对当前环境计算得到任务卸载到边缘服务器j；msi为二元掩码向量。

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