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龙图腾网获悉中央民族大学申请的专利基于多层图的协作边缘智能推理路径优化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：CN119945961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510101380.6，技术领域涉及：H04L45/00；该发明授权基于多层图的协作边缘智能推理路径优化方法是由任晨珊;李彦锋;马文云;艾春慧设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层图的协作边缘智能推理路径优化方法在说明书摘要公布了：本公开提供基于多层图的协作边缘智能推理路径优化方法。基于多层图的协作边缘智能推理路径优化方法包括：切分深度神经网络DNN推理模型，得到多个子模型；将多个子模型部署到多个设备中；构建计算延迟模型和通信延迟模型；将多个设备中的每个设备划分为多个虚拟节点并构建多层有向无环图；通过最短路径算法确定多层有向无环图中的最佳推理路径。本公开通过将网络节点拆分为多个虚拟节点并构建多层有向无环图，有效地将推理处理和传输决策与DNN模型部分的预先部署分离开来，并且处理和传输决策转化为多层图上的推理路径确定。另外，本公开提供的分布式算法和超级节点能够大大降低信令和算法复杂度。

本发明授权基于多层图的协作边缘智能推理路径优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层图的协作边缘智能推理路径优化方法，其特征在于，所述基于多层图的协作边缘智能推理路径优化方法包括： 切分深度神经网络DNN推理模型，得到多个子模型； 将所述多个子模型部署到多个设备中； 构建计算延迟模型和通信延迟模型； 将所述多个设备中的每个设备划分为多个虚拟节点并构建多层有向无环图，其中，所述计算延迟模型和所述通信延迟模型的最小化延迟对应于所述多层有向无环图中的最佳路径，将所述多个设备中的每个设备划分为多个虚拟节点包括：将每个设备划分为L+1个虚拟节点，L为子模型的总数量；所述多层有向无环图为L+2层加权有向图； 通过最短路径算法确定所述多层有向无环图中的最佳推理路径，其中，所述最短路径算法为分布式算法； 其中，通过最短路径算法确定所述多层有向无环图中的最佳推理路径包括： 初始化每个节点v的最短路径d[v]； 将源点s的最短路径d[s]设置为0； 每个节点v接收邻居节点u的最新最短路径d[u]； 对于每个邻接边u，v，执行边松弛操作； 在邻居节点u的最新最短路径d[u]与邻接边权重的和小于最短路径d[v]时，确定节点v是否为超级节点，若是，则超级节点在本地更新最短路径；若否，则更新d[v]为邻居节点u的最新最短路径d[u]与邻接边权重的和； 在未达到最大迭代次数或d[v]没有变化，并且所有节点的d[v]已经收敛时，退出循环。

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