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龙图腾网获悉北京帮威客科技有限公司申请的专利一种基于边缘计算的遥感监测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：CN120029855B 。

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：202510488463.5，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种基于边缘计算的遥感监测方法及系统是由杜占鹏;刘龙;柴蒙蒙;高玮莹设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算的遥感监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘计算的遥感监测方法及系统，涉及遥感监测技术领域，包括采集历史遥感监测数据进行任务划分，根据划分结果，计算总任务复杂度总值和边缘节点计算能力值；结合任务复杂度，进行聚类，并输出聚类结果，将最终聚类结果作为个体后，初始化种群进行整体与局部优化，得到最终解；本发明提升了任务调度的精度，而且遗传算法和蚂蚁算法的结合，使得本发明能够根据节点的实际能力进行合理调度，并确保了高复杂度任务能优先分配给能力较强的节点，并且能够实现更加高效、均衡的资源分配，使得本发明在遥感监测过程中的响应速度和负载均衡能力显著提高。

本发明授权一种基于边缘计算的遥感监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的遥感监测方法，其特征在于：包括， 采集历史遥感监测数据进行任务划分，根据划分结果，计算总任务复杂度总值和边缘节点计算能力值； 所述历史遥感监测数据包括历史监测任务、历史监测任务的执行时间和边缘节点数据； 结合任务复杂度，进行聚类，并输出聚类结果，将最终聚类结果作为个体后，初始化种群进行整体与局部优化，得到最终解包括以下步骤： 整合所有复杂度总值，使用Excel工具，根据整合的总值绘制箱线图； 根据箱线图，标记低复杂任务与高复杂任务； 整合所有边缘节点能力值，并按升序排列； 当排列结果的中位数为奇数或偶数时，分别取中间或中间边缘节点能力值的平均值作为分类阈值； 将每个边缘节点能力值与分类阈值进行对比，得到强、弱节点； 将所有任务与对应节点进行整合，得到第一、第二集合后，并分别统计第一、第二集合中任务及节点总数； 利用任务的总数与强节点总数间的比值，作为每个强节点的聚类数； 将每个强节点初始化为强簇后，通过曼哈顿距离公式，计算高复杂任务中每个任务到所有节点的距离； 将每个任务到所有节点的距离进行整合后，按照升序排列，并将每个任务按照最小的距离分配至对应的强簇，得到所有强簇聚类结果，并记录强簇标签； 同理，利用任务的总数与弱节点总数间的比值，作为每个弱节点的聚类数后，进行相同操作，得到所有弱簇聚类结果，并记录弱簇标签； 使用热编码技术将强簇标签转换为二进制值； 将强簇聚类结果中每个强簇作为列，任务作为行后，构建强分配矩阵； 将强分配矩阵作为个体后，随机生成种群，并对二进制值和种群进行初始化，定义目标函数结合二进制值，最小化整体任务总执行时间； 计算每个个体的目标函数值，使用轮盘赌选择目标函数值最小的个体作为最优个体，通过交叉和变异操作选择个体进行任务交换，生成新个体，在迭代过程中，当迭代次数达到最大时，停止迭代，并输出强基础矩阵； 同理，根据每个弱簇标签，进行相同操作，得到弱基础矩阵； 根据强基础矩阵，将每个强簇作为蚂蚁算法中每个蚂蚁个体后，进行初始化，并将节点能力值与复杂度总值之间的比值作为路径匹配度值； 利用随机数生成器随机设定所有路径的调整值后，结合路径匹配度值，计算蚂蚁个体与任务之间的分配概率； 定义目标函数，最小化蚂蚁个体的任务总执行时间； 使用蚂蚁算法根据分配概率，进行路径选择，根据路径选择结果，计算蚂蚁个体的目标函数值，并选择最小目标函数值进行路径更新，在迭代过程中，当迭代次数达到最大次数时，停止迭代，输出强簇最终解； 同理，将弱基础矩阵中，每个弱簇作为蚂蚁算法中每个蚂蚁个体后进行相同操作，得到弱簇最终解； 所述强、弱簇最终解指每个簇的最小任务总执行时间； 所述聚类结果包括强、弱簇聚类结果； 根据最终解，计算负载值后进行检测，并根据检测结果选取最大和最小复杂度总值，作为人工鱼群算法中的鱼个体后结合模拟退火算法进行迭代和随机扰动，得到负载均衡解； 所述负载均衡解指强、弱负载均衡解； 基于负载均衡解，重新计算负载值进行二次检测，并通过可视化界面展示检测结果后，利用数据库进行存储。

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