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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种面向协作与时延敏感的DAG微服务迁移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：CN119946717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411939725.7，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权一种面向协作与时延敏感的DAG微服务迁移方法及装置是由堵宏伟;曾路川;王子辰设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向协作与时延敏感的DAG微服务迁移方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向协作与时延敏感的DAG微服务迁移方法及装置，所述方法包括：采用服务预迁移算法进行服务预迁移模型的训练，得到训练好的服务预迁移模型；将训练好的服务预迁移模型部署到用户端，并在用户端发生移动时，训练好的服务预迁移模型根据获取到的局部信息进行服务预迁移决策，得到目标边缘云；采用微服务迁移算法对目标边缘云中的边缘服务器进行微服务的迁移决策，得到待迁移的边缘服务器，并执行微服务的迁移。本发明能够有效降低微服务迁移的延迟，并且在多种变化的条件下依然能取得较好的效果。

本发明授权一种面向协作与时延敏感的DAG微服务迁移方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向协作与时延敏感的DAG微服务迁移方法，其特征在于，所述方法包括： 采用服务预迁移算法进行服务预迁移模型的训练，得到训练好的服务预迁移模型； 将训练好的服务预迁移模型部署到用户端，并在用户端发生移动时，训练好的服务预迁移模型根据获取到的局部信息进行服务预迁移决策，得到目标边缘云； 采用微服务迁移算法对目标边缘云中的边缘服务器进行微服务的迁移决策，得到待迁移的边缘服务器，并基于迁移决策执行微服务的迁移，其中，基于迁移决策执行微服务的迁移是为任务中的每个微服务在目标边缘云中找到待迁移的边缘服务器进行迁移； 采用服务预迁移算法进行服务预迁移模型的训练，得到训练好的服务预迁移模型，包括： 采用基于PPO的强化学习方法来开发基于PPO的服务预迁移算法，并基于该服务预迁移算法进行服务预迁移模型的训练，得到训练好的服务预迁移模型；其中，所述服务预迁移算法包括：初始化阶段、数据收集阶段、计算优势和折扣回报阶段、更新策略和价值函数阶段以及策略评估和调整阶段； 在计算优势和折扣回报阶段时，是优势函数估计,表示在时隙选择特定动作相对于平均情况的预期收益，根据广义优势估计计算: 其中，是折扣因子,是平衡偏差和方差的广义优势估计超参数，是时隙的时序差分误差,是即时奖励,和分别是当前状态和下一个状态的价值函数估计，由于轨迹是有限的,可以在轨迹序列的个时隙末尾计算优势估计: 其中，为强化学习模型的更新频率，在强化学习中,折扣回报定义为从时隙开始到轨迹序列结束的所有未来奖励的加权和，该加权和通过折扣因子进行调节，其中，折扣因子的作用是控制未来奖励在当前决策中的相对重要性； 折扣回报定义为: 由于轨迹序列是有限的,可从时隙到轨迹序列的结束计算折扣回报，可定义为： 在更新策略和价值函数阶段时，此阶段涉及两个步骤，包括： 步骤i、策略优化：使用以下目标函数优化策略: 其中，是概率比率，是初始化策略网络，是控制裁剪幅度的超参数，clip是将值限制在区间的函数，策略网络参数使用梯度上升更新：，为学习率； 步骤ii、价值网络更新：使用折扣回报计算目标值,以最小化以下损失函数: 价值网络参数通过梯度下降更新：。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区西丽平山一路6号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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