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龙图腾网获悉浙江工商大学申请的专利一种基于深度强化学习的多用户任务卸载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：CN115835298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211347566.2，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权一种基于深度强化学习的多用户任务卸载方法是由李传煌;陈喆;马博;叶晨轶设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的多用户任务卸载方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的多用户任务卸载方法，该方法获取当前设备的起点和终点。宏基站利用现有的环境信息来预测该设备的行走路径，并为用户设备推荐一条干扰小的路径。用户设备主动获取可为该设备提供服务的基站信息，其余环境信息主要从服务基站与宏基站得到。设备在可提供服务的微基站中选择某一个基站作为服务基站。利用基站提供的信息，确定干扰因素并以此作为判断是否卸载的依据，然后在卸载流程中利用DQN来确定服务基站和做出卸载决策。本发明利用边缘计算和深度强化学习技术，基站和设备协同合作，基站为设备推荐路径，设备利用推荐路径优化卸载方法，得到较低的卸载任务失败率和时延。

本发明授权一种基于深度强化学习的多用户任务卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的多用户任务卸载方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 1建立一个网络架构，该架构分为三层，一层为蜂窝接入层，一层为边缘计算层，一层为宏基站层，用户的路径推荐由宏基站层完成； 2当用户设备进入网络时，用户设备明确其起点与终点，通过宏基站为用户提供路径推荐，宏基站利用现有的环境信息来实现路径推荐，具体为：宏基站收集得到各个微基站中的用户设备的信息，然后判断用户设备是否为可预测路径；如果用户多次进入当前网络，能够利用历史轨迹预测行走路径，如果用户没有多次进入网络则可以根据用户设备的搜索记录情景信息推测用户路径；当用户禁止基站采集信息时，宏基站收集得到各个微基站中的用户设备的信息推荐当前用户设备路径； 当用户设备采取预测路径，那么任务卸载方案就为基站和用户设备协同卸载方案，对于用户卸载任务而言，当多用户进入网络时，用户获取的信息不仅为基站环境信息，还可能有其他用户的干扰；用户设备能够主动获取可为该用户设备提供服务的基站信息，而其余环境信息主要从服务基站与宏基站得到；宏基站会根据现有的信息告知用户设备当前网络中存在的其他用户设备及其预测的行走路径，用户设备信任宏基站预测路径，用户设备在可提供服务的微基站中选择某一个微基站作为服务基站，利用服务基站提供的信息，确定干扰因素并以此作为判断是否卸载的依据，如果干扰过大导致本地处理时间小于传输时延，则不卸载至服务基站处理，否则可以卸载至服务基站处理，在卸载流程中利用DQN来确定服务基站和做出卸载决策； DQN的数据结构如下： ACTION:动作由两个部分组成，即表示是否卸载以及卸载在何处的选择；将两个部分的动作用同一个向量表示，即a＝{a0,a1,…,an}，其中a0＝0表示当前部分任务由本地用户设备进行处理，a1,…,an表示当前部分任务由服务基站处理，an是指把当前部分任务卸载至第n个基站，aj＝j表示当前处理任务的服务基站为bj，j表示基站个数； STATE:状态为表示用户设备当前位置，每个进入网络的用户位置都是需要明确的；bj表示用户设备当前连接的基站； REWARD:其中daley表示任务处理延迟。

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