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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于蚁群算法的动态计算路径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：CN117689095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202311698603.9，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于蚁群算法的动态计算路径优化方法及系统是由陈权;欧阳胜;李颖妍设计研发完成，并于2023-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于蚁群算法的动态计算路径优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于蚁群算法的动态计算路径优化方法及系统，涉及边缘计算领域。所述方法包括：获取关于网络中路径节点的节点信息与任务链信息，构建有向带权图；初始化蚂蚁、用于存储部署方案的路径树及信息素；基于蚁群算法进行迭代搜索，利用有向带权图，每只蚂蚁从源路径节点出发，搜索至目的路径节点的路径，并基于任务链信息将任务卸载至对应蚂蚁到达的路径节点上，记录有效的部署方案；根据部署方案，更新局部信息素和路径树；选取当前迭代中的最优部署方案，更新路径树，直至迭代结束；迭代完成后，根据路径树输出最优部署方案作为动态计算路径。相较于现有技术，本发明可降低通信延迟和计算时间成本。

本发明授权一种基于蚁群算法的动态计算路径优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于蚁群算法的动态计算路径优化方法，其特征在于，包括： 获取关于网络中路径节点的节点信息与任务链信息，构建有向带权图；其中，所述有向带权图配置有源路径节点和目的路径节点； 初始化蚂蚁、用于存储部署方案的路径树及信息素； 基于蚁群算法进行迭代搜索，每次迭代过程中： 利用所述有向带权图，每只所述蚂蚁从源路径节点出发，搜索至目的路径节点的路径，并基于所述任务链信息将任务卸载至对应蚂蚁到达的路径节点上，记录有效的部署方案；根据所述部署方案，更新局部信息素和所述路径树；选取当前迭代中的最优部署方案，更新所述路径树，直至迭代结束； 迭代完成后，根据所述路径树输出最优部署方案，作为动态计算路径； 其中，所述选取当前迭代中的最优部署方案，更新所述路径树，包括： 对所述路径树上记录的所述部署方案计算累计耗时，选取累计耗时最短的所述部署方案做为当前迭代中的所述最优部署方案； 基于当前迭代中的所述最优部署方案，对所述路径树上的信息素进行全局更新； 以及，所述节点信息包括路径节点pi的计算资源路径节点pi到路径节点pj的数据传输率 所述任务链信息包括任务节点关联的输入数据量kin、输出数据量kout及所需的计算资源量kc；其中，当前任务节点关联的输出数据量为下一任务节点关联的输入数据量kin，即 所述累计耗时的计算公式如下： 其中，表示路径节点pi向下一个路径节点pi+1输出的数据量，表示节点pi到pi+1的数据传输率，则表示全部的通信耗时，表示运行在路径节点pi上的K个任务的计算资源量总和，表示全部路径节点的计算耗时。

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