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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利移动边缘计算网络中多用户场景下系统节能方法、设备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：CN116456437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310488258.X，技术领域涉及：H04L1/00；该发明授权移动边缘计算网络中多用户场景下系统节能方法、设备是由阳柳;邵旺;吴海龙;魏博;刘耀阳;林晓勇;孙晓玲;王明伟设计研发完成，并于2023-05-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本移动边缘计算网络中多用户场景下系统节能方法、设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种移动边缘计算网络中多用户场景下系统节能方法、设备，根据用户请求的特点综合考虑了计算、网络、缓存资源的分配与基站休眠情况对于基站边缘系统产生的能耗的影响，建立用户移动、边缘缓存、用户时延能耗、边缘系统能耗以及用户请求数量模型，以最小化边缘系统的能耗和为目的进行资源分配和基站休眠策略，并同时满足用户的时延要求，提出一个基于边缘系统能耗的基站休眠和资源分配决策算法，实现了基站边缘系统的最佳能耗目的。

本发明授权移动边缘计算网络中多用户场景下系统节能方法、设备在权利要求书中公布了：1.一种移动边缘计算网络中多用户场景下系统节能方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1、根据基站边缘服务器的分布、服务器缓存空间，以及本地数据库中用户请求的类型设计边缘缓存策略，基于用户请求内容的流行度和本地数据库中文件类型和数量为每个边缘服务器缓存不同的内容； 步骤2、分析用户移动、用户时延要求、用户请求数量对于边缘系统能耗的影响，并结合边缘系统能耗模型，将给定基站休眠场景下的最小化能耗问题转化成一个混合整数非线性规划问题； 步骤3、通过回溯剪枝算法求解基站休眠的各种可能情况，并通过智能算法求解给定基站休眠场景下的最小化能耗问题，最终选择符合用户时延要求的基站休眠和资源分配方案； 步骤2中，分析用户移动、用户时延要求、用户请求数量对于边缘系统能耗的影响，具体为： S201、计算不同场景下的用户时延： 1若选择本地执行计算任务，则产生的用户时延为 2若本地执行计算任务产生的用户时延过大，则选择将计算任务卸载到边缘服务器中，这一过程中产生的用户时延包括上传时延和任务计算时延，即 3若用户请求数过多导致边缘的计算资源紧张，则选择将计算任务卸载到云服务器中，产生的用户时延为 其中，分别表示移动终端、边缘服务器提供给用户、云服务器提供给用户的计算资源，ci表示处理计算任务所需要的计算资源，di表示用户产生的计算任务大小，ri与Ri分别表示将本地计算任务上传到MEC服务器和云服务器的速率； 分别表示基站、云层提供的信道带宽，pi、hi、σ2分别表示终端发射功率、信道增益、噪声功率； 将各种情况下产生的用户计算时延定义为： 二进制变量为1时表示用户产生的计算任务在本地终端进行处理，而二进制变量为1时表示用户产生的本地计算任务是卸载到边缘进行处理，若为0则表示用户产生的本地计算任务是卸载到云层进行处理；决策变量bi 1为全0时，决策变量bi 2才发挥其意义； S202、定义用户的期望网络带宽为基站或云层提供用户的实际网络带宽为则将网络时延定义为： S203、计算时延忍耐度为网络时延忍耐度采取归一化的方法将用户对于计算时延和网络时延的整体忍耐度表示为TTi＝αi·Ti c+βi·Ti n，其中αi、βi是小于1的非负参数且αi+βi＝1； S204、计算系统传输能耗和基站工作时的基础能耗，即p0为每个资源块的传输功率，p1为基站的基础设备功率，η为功率放大器的能效系数，ni为边缘基站提供给用户总的资源块数目，T为时间大小；消耗的资源块数目w0，B0分别表示一个资源块占用的信道带宽和网络传输速率，为边缘基站提供用户的网络带宽大小； S205、计算服务器计算能耗和基础计算的能耗，即用户通过基站提供的网络带宽读取边缘服务器中缓存的文件数据，在此过程中产生相应的缓存能耗，即其中p2表示边缘服务器的基础计算功率，pm表示边缘服务器的最大计算功率，fi表示用户获取的计算资源大小，fm表示服务器可分配的最大计算资源，p3表示边缘服务器缓存内容产生的功率，ec表示用户读取每比特内容产生的能耗，表示用户从边缘服务器中读取的内容大小； 步骤2中，将给定基站休眠场景下的最小化能耗问题转化成一个混合整数非线性规划问题，具体为： 每个确定的基站休眠情况下的资源分配问题是以最小化边缘系统的能耗和为目标的，结合边缘缓存结果、用户运动情况、用户时延模型以及边缘系统能耗模型将其建模成一个单个时间片下的最优化问题，即： 其中，最优化目标中涉及的N表示当前时间片下的用户请求的总数，每个用户请求都有可能产生一定的系统能耗，其中wm是基站信号能提供的最大信道资源带宽，单位是：赫兹，Bm则表示基站信道能为用户所提供的最大速率，单位是：比特秒； 步骤3将回溯算法和智能算法进行改进结合来求解基站移动边缘计算的多用户场景下的基站休眠和资源分配问题，具体如下： S301、设定用户请求和小基站的数量分别为N和M，其中基站休眠数量ss的初始值为0； S302、采取递归回溯的方法求解基站休眠数量为ss时的所有情况，在求解过程中加入剪枝操作来依次判断每种基站休眠情况是否为不合格的基站休眠方案下的进一步休眠情况，若是则放弃后续操作并回到S301，将基站休眠数量加一； S303、通过改进智能算法求解确定的基站休眠情况下的资源分配问题： 1随机生成数组S＝[s1,s2,s3,…,sN]T，数组中的元素表示用户获取边缘资源的情况，将随机生成的数组S组成一个规模为M的细胞矩阵P，即P＝{[S1],[S2],…,[SM]}； 2把最优化问题的目标函数作为适应度值，用来判断所求解的优劣，即fitness＝E1+E2+E3； 3通过轮盘赌法选择细胞矩阵中的数组来组成新的矩阵，每个数组被选中的概率为随机选择新矩阵中的两个数组，使用多点交叉生成新的数组，再根据变异概率随机改变一个数组元素中的和值，从而改变了相应的资源获取方式和大小，通过一定次数的迭代后可以得到最优化问题的解； 4根据最优化问题的解求取对应情况下的平均用户时延忍耐度若大于用户的期待值90％，则将对应基站休眠和资源分配方案保留，否则将其视为不合格的基站休眠方案并丢弃； 5若基站休眠数量小于M，则将基站休眠数量加一并返回第一步，否则对比所有可用基站休眠方案并选出边缘系统能耗最小的作为最终方案。

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