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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司申请的专利一种面向大模型传输的任务卸载和资源优化方法及装置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：CN117785463B 。

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：202311821963.3，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种面向大模型传输的任务卸载和资源优化方法及装置是由孙颖设计研发完成，并于2023-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向大模型传输的任务卸载和资源优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向大模型传输的任务卸载和资源优化方法及装置，获取由设备和边缘计算节点组成的深度语义授权网络后，根据对传输时延和能耗进行计算，得到综合成本；根据综合成本计算得到第一成本公式，并对第一成本公式进行双层优化转换，得到上层优化问题和下层优化问题；根据上层优化问题，由深度强化学习算法确定卸载决策，并根据边缘计算节点、语义符号、卸载决策和第一语义速率，完成任务卸载；根据下层优化问题确认第一公式和第二公式，根据第一公式或第二公式计算获得优化数据，并由优化数据对所述深度语义授权网络进行优化，完成资源优化，能够实现任务有效卸载和资源合理分配，从而降低整体处理成本，提高边缘计算的效率和性能。

本发明授权一种面向大模型传输的任务卸载和资源优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向大模型传输的任务卸载和资源优化方法，其特征在于，包括： 获取由预设设备和边缘计算节点组成的深度语义授权网络，根据所述设备获得语义符号、语义率和语义相似度，并将所述语义符号传输至所述边缘计算节点； 根据所述语义率和预设二元卸载方法计算得到传输时延和能耗，并根据所述传输时延和所述能耗计算得到综合成本； 根据所述综合成本和所述语义相似度计算得到第一成本公式，包括：由所述二元卸载方法得到二元卸载因子，并根据所述语义率、所述设备中的单词编码位数、单词位数计算周期、所述设备的计算能力、所述边缘计算节点分配给所述设备的算力和所述二元卸载因子，计算得到所述传输时延；根据所述语义率、预设能耗计算系数、所述设备的计算能力、所述二元卸载因子和所述传输时延，计算得到所述能耗；根据所述传输时延和所述能耗，计算得到所述综合成本；根据所述综合成本、所述二元卸载因子、所述设备中提取出的每个单词的语义符号数、所述边缘计算节点分配给所述设备的算力、所述深度语义授权网络分配给所述设备的带宽、所述设备的计算能力和所述语义相似度，计算得到所述第一成本公式；其中，所述第一成本公式为成本最小化公式； 并对所述第一成本公式进行双层优化转换，得到上层优化问题和下层优化问题； 根据所述上层优化问题，由预设深度强化学习算法确定卸载决策，并根据预设方法获取第一语义速率后，根据所述边缘计算节点、所述语义符号、所述卸载决策和所述第一语义速率，完成任务卸载，包括：由所述边缘计算节点根据预设无线信道获取所述语义符号，并根据所述卸载决策和所述第一语义速率，由预设语义解码器对所述语义符号进行重构和计算后，根据计算结果对任务进行卸载； 根据所述下层优化问题和预设场景条件确认第一公式和第二公式，根据所述第一公式或所述第二公式计算获得优化数据，并由所述优化数据对所述深度语义授权网络进行优化，完成资源优化，包括：当所述场景条件确定为系统性能优先时，将所述下层优化问题转换为具有线性约束的凸优化问题，确定所述第一公式；当所述场景条件确定为算法高效优先且复杂度低优先时，将所述下层优化问题转换为上界问题，确定所述第二公式；根据预设凸优化工具包，对所述第一公式进行求解，获得凸优化问题解；并根据对所述第二公式进行求解，获得带宽资源和算力资源的闭式解；根据所述凸优化问题解和所述闭式解得到所述优化数据，并根据所述优化数据，对所述深度语义授权网络的带宽资源和算力资源进行优化。

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