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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种面向边缘计算的任务卸载和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：CN115529632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210635941.7，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权一种面向边缘计算的任务卸载和资源分配方法是由杨鹏;易梦;孙元康;李冰;余少波设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向边缘计算的任务卸载和资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向边缘计算的任务卸载和资源分配方法，该方法包括中继选择、卸载决策和资源分配三个方面，用于解决物联网环境下移动用户的任务延迟和能耗问题，首先，引入虚拟骨干网架构，通过连通控制集为用户提供高效的多跳卸载服务，然后，提出了一种基于连通控制集的深度强化学习算法，利用该算法找到从移动用户到移动边缘计算服务器的最短路径，此外，基于卸载决策和资源分配之间的高度耦合关系，本发明设计了一个DLIO算法来解决卸载和资源分配的联合优化问题，以最小化系统成本为优化目标，本发明能够有效解决泛在边缘物联网系统中移动用户任务卸载和资源分配的问题。

本发明授权一种面向边缘计算的任务卸载和资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种面向边缘计算的任务卸载和资源分配方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：引入虚拟骨干网络架构，构建连通控制集； 步骤2：利用一种基于连通控制集的深度强化学习算法寻找最短卸载路径； 步骤3：通过DLIO算法来解决卸载和资源分配的联合优化问题； 步骤4：依据总体最优智能计算方案处理任务； 其中，步骤1：引入虚拟骨干网架构，构建连通控制集，具体如下： 1在泛在边缘物联网系统中，每个移动用户的位置都是随机部署，假设移动边缘计算MEC服务器和移动用户之间形成连通图，即所有移动用户都直接或间接地将任务卸载到MEC服务器，一个虚拟骨干网络由所有核心用户和MEC服务器组成，其中所有核心用户被视为半径为的节点，MEC服务器被视为半径为的节点； 2在虚拟骨干网络中构造一个连通控制集CDS，以确保所有核心用户都通过CDS中的节点将任务转发给MEC服务器，CDS的构建主要分为三个阶段，首先，使用贪心着色法找到一个控制集，然后通过构造一个Steiner树来形成一个CDS，最后，对Steiner树中的每一个叶子节点依次进行判断，如果删掉该叶子节点之后，剩下的CDS仍具有连通性，则从当前CDS删掉该节点；如果删掉该叶子节点之后影响剩下的CDS的连通性，则保留该叶子节点； 步骤2：利用一种基于连通控制集的深度强化学习算法寻找最短卸载路径，具体如下： 1在中继节点选择阶段使用深度强化学习来搜索CDS网络中从每个用户到服务器的最短转发路径，将用户搜索最短路径的过程描述为马尔可夫决策过程MDP； 2在与CDS网络环境的交互中，根据奖励函数选择下一个传输成本最低的节点，最终获得用户到服务器的最短路径； 步骤3：通过DLIO算法来解决卸载和资源分配的联合优化问题，具体如下， 1第一层组合优化的解决方案空间取决于CDS网络中的用户数，随着用户数量的增加，决策的数量也呈指数增长； 2DLIO算法的第二层优化是目标函数的优化，目标是优化总延迟和能耗，通过使用一种改进的粒子群优化算法PSO来优化资源分配策略。

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