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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利云边端协作计算卸载方法、装置、电子设备及存储介质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：CN118972899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411258161.0，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权云边端协作计算卸载方法、装置、电子设备及存储介质是由任翔宇;刘发贵;汤恬恬设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本云边端协作计算卸载方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种云边端协作计算卸载方法、装置、电子设备及存储介质，包括系统模型构建：建立包括多个IoT设备、一个边缘服务器和一个远程云服务器的云‑边‑端协作系统模型，所述系统模型包括任务依赖模型、通信模型和计算模型；问题公式化：构建任务卸载决策的优化目标及其相应的约束条件，所述优化目标为最小化系统中设备的平均能耗；计算卸载：使用图神经网络和强化学习方法获取任务卸载策略，实现云边端协作的卸载调度，所述卸载调度按时隙进行。本方法在未知子任务信息的场景下，利用图神经网络和强化学习方法在每一个时隙对多个存在依赖关系的任务进行调度以获取任务卸载策略，从而降低IoT设备的平均能耗。

本发明授权云边端协作计算卸载方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种云边端协作计算卸载方法，其特征在于，所述方法包括： 系统模型构建：建立包括多个IoT设备、一个边缘服务器和一个远程云服务器的云-边-端协作系统模型，所述系统模型包括任务依赖模型、通信模型和计算模型； 问题公式化：构建任务卸载决策的优化目标及其相应的约束条件，所述优化目标为最小化系统中设备的平均能耗； 计算卸载：使用图神经网络和强化学习方法获取任务卸载策略，实现云边端协作的卸载调度，所述卸载调度按时隙进行； 所述IoT设备用于执行应用，所述应用由多个相互依赖的子任务组成，所述子任务按照一定的顺序或条件来执行；每个所述IoT设备执行所述应用中存在依赖关系的其中一部分子任务； 所述强化学习方法包括三要素：状态、动作和奖励函数； 所述状态为通过系统状态输入图神经网络GCN进行图嵌入获得的特征向量，记为； 动作集合为，其中，对于任意子任务，表示子任务在本地执行，表示子任务卸载至边缘服务器执行，表示子任务经过边缘服务器中转后上传至云服务器上执行； 奖励函数设置为： 其中，为子任务在本地执行的能量消耗；为当前采用动作所产生的能量消耗；为应用的完成率，即已完成子任务个数占所有子任务个数的比例；为截止时间相关的参数；为应用完成率权重；为截止时间权重；由下式得到 其中为截止时间惩罚系数，为当前时刻距离应用截止时间的距离系数，即任务越接近应用截止时间的值越小；表示距离系数阈值；由下式可得： 其中为子任务的截止时间，为当前时间。

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