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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种面向运行可靠性和时延的多目标DNN推理任务部署方法和系统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：CN118433183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202410617407.2，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权一种面向运行可靠性和时延的多目标DNN推理任务部署方法和系统是由王颖;邱雪松;卫俊杰;张满钧;郭少勇;芮兰兰设计研发完成，并于2024-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向运行可靠性和时延的多目标DNN推理任务部署方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向运行可靠性和时延的多目标DNN推理任务部署方法和系统，所述方法包括：接收移动设备提出的DNN推理任务；获取包含中心云服务器、边缘服务器和移动设备的物理网络拓扑图；获取预设的用于多目标DNN推理任务部署寻优的种群数量和最大迭代次数；利用多目标遗传模型寻找优化的DNN推理任务部署，按照所述种群数量生成种群个体，对所有的种群个体进行多次迭代寻优，迭代达到所述最大迭代次数后，输出寻找到的优化后的DNN推理任务部署结果。其中，将所述物理网络拓扑图和所述DNN推理任务作为多目标遗传模型的输入，多目标遗传模型的多目标优化方向包含高运行可靠性和低延迟性，多目标遗传模型的约束条件包含推理总时延约束。

本发明授权一种面向运行可靠性和时延的多目标DNN推理任务部署方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向运行可靠性和时延的多目标DNN推理任务部署方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 接收移动设备提出的DNN推理任务； 获取包含中心云服务器、边缘服务器和移动设备的物理网络拓扑图； 获取预设的用于多目标DNN推理任务部署寻优的种群数量和最大迭代次数； 利用多目标遗传模型寻找优化的DNN推理任务部署，按照所述种群数量生成种群个体，对所有的种群个体进行多次迭代寻优，迭代达到所述最大迭代次数后，输出寻找到的优化后的DNN推理任务部署结果；其中，将所述物理网络拓扑图和所述DNN推理任务作为多目标遗传模型的输入，多目标遗传模型的多目标优化方向包含高运行可靠性和低延迟性，多目标遗传模型的约束条件包含推理总时延约束； 按照所述DNN推理任务部署结果将DNN推理任务包含的DNN推理子任务部署到不同的服务器端，所述服务器端包含移动设备、边缘服务器和中心云服务器，或者所述服务器端只包含边缘服务器和中心云服务器； 所述多目标遗传模型按照多目标遗传算法寻找优化的DNN推理任务部署，在每一轮次迭代寻优的过程中，所述方法包括：随机生成父代种群，通过对父代种群进行遗传操作得到子代种群；合并子代种群和父代种群；根据目标函数计算各目标优化方向上的适应度值，根据适应度值计算合并后种群的快速非支配排序；计算合并后种群的个体在各目标优化方向上的拥挤度；按照计算得到的所述快速非支配排序和拥挤度，选择更优的种群作为下一代父种群；检查是否达到最大迭代次数，若达到则退出迭代过程，若未达到则继续下一轮次的迭代；所述高运行可靠性包含服务可靠性和推理精度可靠性，所述低延迟性以最小化DNN推理任务总时延的函数作为目标函数； 最大化服务可靠性的目标函数为：； 最大化推理精度可靠性的目标函数为：； 其中，n表示服务器n，表示子任务，表示子任务部署在服务器n上，表示服务器n的服务可靠性，表示推理精度可靠性，表示移动设备、边缘服务器、中心云服务器构成，表示服务器的总数目，表示DNN推理任务的子任务集合，表示子任务的总数。

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