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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州);电子科技大学申请的专利无线算力网络动态任务智能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：CN120417092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510544609.3，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权无线算力网络动态任务智能调度方法是由韦云凯;戴鹏浩;李伟鸣;洪瑞辰;冷甦鹏;杨鲲;刘强设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本无线算力网络动态任务智能调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种无线算力网络动态任务智能调度方法，应用于算力资源调度领域，针对当前对于算力网络的研究大多是面向有线数据中心的大型算力网络，难以应对现在广泛存在的无线环境下的计算需求的问题；本发明根据无线算力网络中任务的上下行传输时间、计算等待时间以及计算时间，构建平均时延优化模型；并将该优化问题建模为一个具有较大状态空间的马尔科夫决策过程，并基于深度强化学习算法对问题进行求解；经本发明方法得到的调度方案，能有效地保证了计算任务完成的高效性。

本发明授权无线算力网络动态任务智能调度方法在权利要求书中公布了：1.一种无线算力网络动态任务智能调度方法，其特征在于，应用场景包括云端、若干基站、每个基站配置的边缘服务器、以及若干用户端；云端通过广域网或骨干网络与基站连接，基站之间通过有线信道连接，边缘服务器与其对应的服务器连接； 云端、各边缘服务器、各用户端均具备计算能力，当进行计算任务的处理时，将云端、各边缘服务器、各用户端均记为计算节点； 具体调度方法包括； S1、建立计算任务完成时延最小化的优化模型； 将一个连续时间段，划分为个时隙，单个时隙的长度记为，用户端在每个时隙的开始处产生计算任务，在计算任务的产生持续过程中，每个时隙产生一个子任务，同一个计算任务的子任务对计算和通信资源的需求相同，不同计算任务的子任务之间需求不同，同一个任务的子任务调度的目标节点相同，子任务调度的目标节点为某一个计算节点； 根据单个子任务的传输时间、排队时延、计算时间和回传时延，计算单个子任务的整体完成时延； 根据单个子任务的整体完成时延计算各计算任务的完成时延； 考虑所有计算任务的完成时延之和尽可能小，以任务调度方案为优化变量，构建计算任务完成时延最小化的优化模型； S2、将步骤S1的计算任务完成时延最小化的优化模型建模为马尔科夫决策过程，并基于深度强化学习算法进行求解； 步骤S2中深度强化学习算法中，智能体分别为每个用户端输出调度子动作，则在时隙下，智能体给出的整体动作为各用户调度子动作的集合，即为： ； 其中，表示第个用户端的调度子动作的动作空间； 步骤S2中深度强化学习算法中优化目标包括最大化奖励与最大化实际熵； 步骤S2中深度强化学习算法中，在时隙做出动作的奖励由该时刻调度的所有任务的时延决定，即： ； 其中，表示在时隙第个用户端产生的计算任务的第个子任务得到的奖励值，的计算式为： ； 其中，表示子任务的完成时间，表示本地计算时间。

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