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龙图腾网获悉福州大学申请的专利多边缘蜂窝车联网的收益感知服务迁移与资源分配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：CN119562311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411755265.2，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权多边缘蜂窝车联网的收益感知服务迁移与资源分配方法是由陈哲毅;黄思进;张俊杰;吴舒霞设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本多边缘蜂窝车联网的收益感知服务迁移与资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明提出多边缘蜂窝车联网的收益感知服务迁移与资源分配方法，包括服务迁移子问题方法及资源分配子问题方法；在服务迁移子问题方法中，采用面向复杂动态多边缘密集蜂窝车联网环境的服务迁移与资源分配统一模型，采用基于概率稀疏自注意力的车辆轨迹预测方法来提升预测精度并为服务迁移决策提供依据，使用基于改进多智能体强化学习MARL的服务迁移方法来根据轨迹预测探索最优迁移策略，引入异步更新机制来降低actor网络估计策略梯度时的高方差，在资源分配的子问题方法中，使用基于隐枚举的资源分配方法，以在保证解质量的同时减小搜索空间；本发明能够有效提升ESP的长期收益，并在不同场景下均展现出更加优越的性能。

本发明授权多边缘蜂窝车联网的收益感知服务迁移与资源分配方法在权利要求书中公布了：1.多边缘蜂窝车联网的收益感知服务迁移与资源分配方法，用于根据迁移决策，将服务实例迁移至合适的边缘节点以处理多样化的任务请求，其特征在于：所述方法采用面向复杂动态多边缘密集蜂窝车联网环境的服务迁移与资源分配统一模型，将边缘服务提供商ESP长期收益作为优化目标，以服务收入与能源支出进行度量；包括服务迁移子问题方法及资源分配子问题方法； 在服务迁移子问题方法中，采用基于概率稀疏自注意力的车辆轨迹预测方法来提升预测精度并为服务迁移决策提供依据，使用基于改进多智能体强化学习MARL的服务迁移方法来根据轨迹预测探索最优迁移策略，通过在critic网络引入其他智能体的观察与动作来解决环境非平稳问题；同时引入异步更新机制来降低actor网络估计策略梯度时的高方差， 在资源分配的子问题方法中，使用基于隐枚举的资源分配方法，以近似最优资源分配策略；考虑资源分配子问题的强约束性条件，将原始问题转化为0-1规划问题并引入剪枝操作，以在保证解质量的同时减小搜索空间； 多边缘蜂窝车联网的收益感知服务迁移与资源分配方法包括以下步骤； 步骤S1、基于概率稀疏自注意力轨迹预测模型，预测车辆下一时刻的位置； 步骤S2、DRL智能体依据车辆当前位置、车辆预测位置的节点索引、统计负载、请求数据量、请求计算密度、服务数据量、最大容忍延迟、单位收入以及上一时隙的服务迁移决策；得到服务迁移决策； 步骤S3、MEC控制器根据各个智能体的服务迁移决策，向各个MEC服务器下达服务迁移命令，完成服务实例的迁移； 步骤S4、MEC服务器基于隐枚举的资源分配方法，为现有机器上正在运行的服务实例分配计算资源以支持其并行运行； 步骤S5、MEC服务器根据服务迁移决策，接收或转发任务请求到车辆对应的服务实例进行处理； 在服务迁移过程中，记录各个时隙的状态、采取的动作、获得的奖励以及转入的新状态，用于MARL的训练与更新。

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