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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)申请的专利一种基于深度强化学习的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：CN119997099B 。

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：202411940273.4，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权一种基于深度强化学习的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。

本一种基于深度强化学习的DAG微服务迁移方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的DAG微服务迁移方法及装置，所述方法包括：采用基于动作执行分层的强化学习微服务迁移算法进行微服务迁移模型的训练，得到训练好的微服务迁移模型；将训练好的微服务迁移模型部署到用户端，当用户端位置发生移动时，训练好的微服务迁移模型根据获得到的局部信息进行微服务的迁移决策，得到目标边缘服务器；基于所述目标边缘服务器执行微服务的迁移。本发明通过分层决策的设计，能够有效解决全局信息未知的边缘环境，特别是车联网场景中的DAG微服务迁移问题。

本发明授权一种基于深度强化学习的DAG微服务迁移方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的DAG微服务迁移方法，其特征在于，所述方法包括： 采用基于动作执行分层的强化学习微服务迁移算法进行微服务迁移模型的训练，得到训练好的微服务迁移模型； 将训练好的微服务迁移模型部署到用户端，当用户端位置发生移动时，训练好的微服务迁移模型根据获得到的局部信息进行微服务的迁移决策，得到目标边缘服务器； 基于所述目标边缘服务器执行微服务的迁移； 基于动作执行分层的强化学习微服务迁移算法用于将微服务迁移问题分为两个子任务,并与环境交互以获取奖励和下一状态； 其中，子任务包括高层任务和低层任务，高层任务用于决策DAG任务是否需要迁移及其目标边缘云的位置选择,低层任务用于决策出微服务迁移到目标边缘云内的目标边缘服务器； 当用户端位置发生移动时，训练好的微服务迁移模型根据获得到的局部信息进行微服务的迁移决策，得到目标边缘服务器，包括： 所述训练好的微服务迁移模型根据用户端获取到的局部信息，将执行动作分成高层动作和低层动作来进行迁移决策，得到目标边缘服务，其中，所述高层动作进行迁移决策是用于确定DAG微服务应迁移到的目标边缘云，所述低层动作进行迁移决策是用于确定DAG微服务应迁移到的目标边缘服务器。

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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