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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种移动Ad Hoc云中基于能量收集的多阶段随机规划任务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：CN114698007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210268722.X，技术领域涉及：H04W24/06；该发明授权一种移动Ad Hoc云中基于能量收集的多阶段随机规划任务卸载方法是由鲜永菊;郭陈榕;夏士超设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种移动Ad Hoc云中基于能量收集的多阶段随机规划任务卸载方法在说明书摘要公布了：本发明属于移动通信技术领域，涉及一种移动AdHoc云中基于能量收集的多阶段随机规划任务卸载方法，包括考虑一组带有EH功能的附近终端设备构成的移动AdHoc云网络，考虑客户终端和代理终端Wi‑Fi连接时间的不确定性，分别建立卸载效益模型、通信成本模型、计算成本模型和能量收集模型；建立基于多阶段随机规划的随机买卖博弈模型，根据自身的计算任务需求向代理终端购买资源，建立买方的收益最大化问题；通过动态资源报价为客户终端提供不同的计算和存储资源，建立卖方的收益最大化问题；利用多阶段随机规划法拉格朗日乘子法和KKT条件计算出买方向所选择的代理终端卸载的最优任务卸载策略以及卖方的最优报价策略；本发明有效提升系统收益，稳定电池能量。

本发明授权一种移动Ad Hoc云中基于能量收集的多阶段随机规划任务卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种移动AdHoc云中基于能量收集的多阶段随机规划任务卸载方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建带有EH功能的移动AdHoc云网络，用终端设备间Wi-Fi连接时间的不确定性来表示用户的随机移动，分别建立卸载收益模型、通信成本模型、计算成本模型和能量收集模型； S2、将客户终端作为买方，根据自身的计算任务需求向代理终端购买资源，采用李雅普诺夫优化理论，建立买方的收益最大化问题，即： 约束条件： 其中，表示买方在第t时隙的收益最大化问题；V表示控制参数；表示第i个客户终端在时隙t的总收益；为第i个客户终端带有的EH设备的虚拟能量队列，表示为θi为EH设备的扰动参数，为第i个客户终端带有的EH设备的在时隙t开始时的能量队列积压；表示为第i个客户终端带有的EH设备的在时隙t实际收集的能量；为t时隙第i个客户终端产生的能耗；Emin为最小电池放电能量；Emax为最大电池放电能量；为t时隙的第i个客户终端的能量队列积压；表示第t时隙第i个客户终端卸载到第j个代理终端的任务量；表示第i个客户终端在第t时隙的任务队列积压；N为代理终端的数量； 买方的两阶段随机规划模型包括： 其中，表示第i个客户终端在第t时隙卸载任务获得的收益；Vi表示第i个客户终端的控制参数；表示第i个客户终端向第j个代理终端在第t时隙支付的支付成本；ωi.t为第i个客户终端N个代理终端与在时隙t的Wi-Fi连接时间的一个复合场景实现；Ωi,t表示第i个客户终端Ci和第j个代理终端Aj在时隙t的一组可能Wi-Fi连接时间集合；Pωi.t表示一个复合场景实现为ωi,t的概率；表示第i个客户终端在第t时隙上传任务的通信成本；表示第t时隙第i个客户终端的本地计算能耗；表示第i个客户终端在第t时隙上传任务的通信能耗； 其中，l表示将时隙t划分为l个子时隙；表示第i个客户终端向第j个代理终端在第t时隙中第k个子时隙支付的支付成本；为第i个客户终端N个代理终端与在时隙t中第k个子时隙的Wi-Fi连接时间的一个复合场景实现；表示Ci和Aj在时隙t中第k个子时隙的一组可能Wi-Fi连接时间集合；表示一个复合场景实现为的概率；表示第i个客户终端在第t时隙中第k个子时隙上传任务的通信成本；为第t时隙中第k个子时隙第i个客户终端带有的EH设备的虚拟能量队列；表示第i个客户终端带有的EH设备的在时隙t中第k个子时隙实际收集的能量；表示第t时隙中第k个子时隙第i个客户终端的本地计算能耗；表示第i个客户终端在第t时隙中第k个子时隙上传任务的通信能耗； S3、将代理终端作为卖方，通过动态资源报价为客户终端提供不同的计算和存储资源，建立卖方的收益最大化问题，即： 约束条件： 其中，表示卖方的收益最大化问题；表示第t时隙第j个代理终端的总收益；为第t时隙第j个代理终端的虚拟能量队列，表示为θj为EH设备的扰动参数，为第j个代理终端带有的EH设备在时隙t开始时的能量队列积压；为第j个代理终端带有的EH设备在时隙t开始时的能量队列积压；第j个代理终端在时隙t的能量消耗；表示t时隙第i个客户终端将任务卸载到第j个代理终端的收益； 卖方的两阶段随机规划模型包括： 其中，Vj表示第j个代理终端的控制参数，M为客户终端的数量； 卖方的多阶段的随机规划问题表示为： 其中，l表示将时隙t划分为l个子时隙；表示第i个客户终端向第j个代理终端在第t时隙中第k个子时隙支付的支付成本；表示第i个客户终端向第j个代理终端在第t时隙中第k个子时隙的最优任务卸载量；为第i个客户终端N个代理终端与在时隙t中第k个子时隙的Wi-Fi连接时间的一个复合场景实现；表示Ci和Aj在时隙t中第k个子时隙的一组可能Wi-Fi连接时间集合；表示一个复合场景实现为的概率；表示第j个代理终端在时隙t中第k个子时隙将计算结果返回时产生的通信成本；为第t时隙中第k个子时隙第j个代理终端的虚拟能量队列；为第j个代理终端带有的EH设备在时隙t中第k个子时隙开始时的能量队列积压；表示第j个代理终端在时隙t中第k个子时隙的计算能耗；表示第j个代理终端在时隙t中第k个子时隙将计算结果返回时产生的通信能耗； S4、建立随机买卖博弈模型，根据连接时间的不确定性，分别建立两阶段随机规划模型和多阶段随机规划模型； S5、根据客户终端的任务积压、电池能量水平以及代理终端的报价，在各个子时隙内，利用拉格朗日乘子法和KKT条件计算出买方向所选择的代理终端卸载的最优任务卸载策略以及卖方的最优报价策略，其中最优任务卸载量表示为： 其中，表示第i个客户终端向第j个代理终端在第t时隙中第k个子时隙的最优任务卸载量；ζi表示任务卸载效益权重参数；为第i个客户终端Ci通过Wi-Fi传输数据的单位任务通信成本；为第i个客户终端Ci通过蜂窝网络传输数据的单位任务通信成本；为第j个代理终端Aj在Wi-Fi覆盖范围内的时间；为第i个客户终端Ci通过Wi-Fi传输数据量的时间；λ1为用于任务传输的单位时间能量消耗；λ2为代理终端用于计算的单位能量消耗；是第i个客户终端Ci和第j个代理终端Aj之间Wi-Fi链路的带宽；为第i个客户终端Ci和第j个代理终端Aj间蜂窝网络的带宽； 第tk子时隙的最优报价，表示为： 其中，ξi表示任务卸载效益权重参数；Lj表示第j个代理终端的处理能力；z为任务结果返回时的任务压缩率；为第i个客户终端Ci和第j个代理终端Aj间蜂窝网络的带宽；是第i个客户终端Ci和第j个代理终端Aj之间Wi-Fi链路的带宽；表示第i个客户终端向第j个代理终端在第t时隙的最优任务卸载量；f表示和其它变量的函数关系； S6、若买方的最优任务卸载策略和卖方的最优报价策略满足斯坦克尔伯格均衡解，则客户终端按照最优任务卸载策略向代理终端进行任务卸载。

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