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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利IPBFT共识的多址边缘计算系统中优化方法及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：CN119277416B 。

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：202411213712.1，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权IPBFT共识的多址边缘计算系统中优化方法及系统是由杜剑波;余镞汀;卢光跃;姜静;朱国晖;金蓉;孔紫雯设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本IPBFT共识的多址边缘计算系统中优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于无线通信技术领域，公开了一种IPBFT共识的多址边缘计算系统中优化方法及系统，包括安全任务卸载和计算资源分配，通过联合优化二进制任务卸载决策和计算资源块分配，同时在区块链系统中公开了一种改进的实用IPBFT共识算法来增强共识程序，然后进行共识委员会的选择，从而最大限度地减少共识延迟和失败率。系统在受边缘节点计算能力、IPBFT节点数限制、任务处理和区块链共识延迟等因素影响下进行联合优化。本发明中的小型基站不仅作为MEC系统中的边缘节点，同时作为区块链系统内区块共识的共识节点。由于任务的不确定性和网络的动态性，将其转化为马尔可夫决策过程，并使用近端策略优化来动态学习最优联合解。

本发明授权IPBFT共识的多址边缘计算系统中优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于IPBFT共识的多址边缘计算系统中优化方法，其特征在于，所述方法应用于智能体的策略actor网络和价值critic网络，采用深度强化学习DRL方法进行决策，包括： 初始化actor网络和critic网络的参数，设置训练相关的超参数；智能体基于当前策略与环境互动，执行动作并进行状态转移；用采样actor网络的参数对环境中整个片段进行采样，将轨迹存储到内存中；计算折现奖励、优势函数和目标函数；更新actor网络和critic网络的参数以及采样actor网络和采样critic网络参数；重复训练直至策略收敛，并使用训练好的策略进行计算卸载和资源分配； 所述方法包括如下步骤： S101、初始化智能体的actor网络和critic网络的参数θ和ω，采样actor网络和采样critic网络的参数θ′和ω′，回合数episode，初始化actor网络和critic网络对应的学习率μ和σ，折扣因子γ，初始化经验池；初始化网络布局参数，包括输入任务的数据大小Dit、任务工作量Cit； S102、初始化智能体的状态，智能体与环境互动，策略网络基于当前策略生成动作； S103、智能体执行生成的动作，根据执行的动作获得即时奖励，并将环境状态转移到下一个状态； S104、根据采样actor网络的参数对环境中整个片段进行采样，并将轨迹存储到内存中； S105、计算折现奖励； S106、计算优势函数，加入裁剪因子约束更新速率，同时计算目标函数； S107、更新actor网络和critic网络的参数； S108、根据更新的actor网络和critic网络参数更新采样actor和采样critic网络参数； S109、重复迭代训练，根据各状态选择最优动作，获得最大收益，最终得到最优的计算资源分配和计算卸载策略。

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