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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于信息年龄的车载边缘计算网络调度方法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：CN119383667B 。

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：202411529357.9，技术领域涉及：H04W28/084；该发明授权基于信息年龄的车载边缘计算网络调度方法是由谢鑫;钟滔;王恒设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息年龄的车载边缘计算网络调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于信息年龄的车载边缘计算网络调度方法，属于移动边缘计算领域。该方法面向固定服务器和车载移动服务器共存的车载边缘计算网络，目标是通过选择每个时隙内服务器调度的设备节点组合来最小化系统的长期平均信息年龄。考虑车载移动服务器的位置约束、链路冲突约束以及服务器计算资源约束，并将优化问题建模为马尔科夫决策过程，利用分叉结构和动作掩码改进深度决斗Q网络以获取设备节点的调度策略。本发明通过在深度决斗Q网络中引入分叉结构和动作掩码，降低了问题求解的复杂度，保障了车载边缘计算网络系统数据交付的新鲜度。

本发明授权基于信息年龄的车载边缘计算网络调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信息年龄的车载边缘计算网络调度方法，其特征在于，在固定服务器和车载移动服务器共存的计算网络系统模型中，通过分叉结构和动作掩码改进的深度强化学习调度算法，在两种服务器提供计算服务的系统模型中优化其调度策略，即每个时隙将设备节点的计算任务调度到空闲的服务器节点进行计算处理，在满足边缘计算服务器资源约束、链路冲突约束以及车载移动服务器的位置约束下，最小化系统的长期平均信息年龄； 该方法具体包括以下步骤： S1：获取车载边缘计算网络系统的相关参数信息，构建系统的通信模型、任务调度模型和信息年龄更新模型，搭建用于学习最优调度策略的调度网络； S2：构建最小化系统长期平均信息年龄的优化问题，并根据通信模型、任务调度模型和信息年龄更新模型建立系统的状态空间、动作空间以及奖励函数，从而将服务器计算资源、链路冲突和车载移动服务器位置的强耦合优化问题转化为马尔科夫决策过程； S3：在每个时隙进行系统状态更新，通过共享决策模块和分叉结构优化神经网络的动作空间，并引入动作掩码机制，在特定的状态下给动作Q值赋掩码； 步骤S3具体包括以下步骤： S31：引入分叉结构改进的DuelingDQN的神经网络结构优化动作空间，将其从指数级增长优化为线性增长，具体包括：将网络划分为与服务器节点数量对应的M个分叉结构，每个分叉结构分配给一个特定的服务器节点；每个分叉结构的输出维度与其服务器可执行子动作数量N+1对应；此外，在深度网Q络中分别设置价值函数网络和优势函数网络，分叉子动作的优势函数用Hs,am|θ表示，Vs|θ表示在线网络的状态估计值；因此，在线网络中子动作的Q值Qms,a|θ表示为： 其中，表示分叉结构的任意可执行子动作，θt表示在线网络在时隙t的参数，N表示设备节点数量； S32：引入动作掩码来防止无效动作的选择，具体包括：算法在计算每个子动作的Q值后，根据车载移动服务器的位置信息验证设备节点是否在服务器的信号覆盖范围内，并检查当前信道状态是否合适卸载，如果设备节点n不满足卸载条件，则给分叉m中n的Q值赋一个较小的值由此，分叉m的Q值更新为： 其中，vnt表示设备节点n在时隙t最优卸载对象，Qmst,amt|θt表示经过在线网络得到的分叉子动作的Q值； S4：对调度网络进行训练，计算损失函数，再通过梯度下降算法更新网络的参数直至网络收敛，最终获得适用于车载移动服务器辅助物联网设备系统的链路调度策略。

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