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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利一种基于深度强化学习的计算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：CN117042184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310654143.3，技术领域涉及：H04W72/50；该发明授权一种基于深度强化学习的计算卸载和资源分配方法是由赵婵婵;李晨浩;海晓伟;张聪;马坤明;吕飞设计研发完成，并于2023-06-01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计算卸载和资源分配方法在说明书摘要公布了：一种基于深度强化学习的计算卸载和资源分配方法，针对多用户多边缘服务器场景下任务计算时延较高问题，以最小化用户任务处理总时延为目标。通过选取使用基于值函数的深度强化学习方法，针对此场景提出使用融合GRU网络的基于深度Q网络DeepQ‑learningNetwork，DQN算法的Double‑DQN算法与Dueling‑DQN算法结合的D3QN算法为边缘计算计算卸载与资源分配处理方法，从而提高边缘服务器资源利用率并有效缓解DQN算法中过估计与Q值唯一性问题，获得更优的卸载方案。最后，将该算法与多种基线算法进行仿真对比，证明了所提出的算法能够达到优化用户任务处理总时延与降低任务丢弃率的目的。

本发明授权一种基于深度强化学习的计算卸载和资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的计算卸载和资源分配方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，建立一个多边缘服务器和多用户的计算卸载场景，计算卸载场景中包括个用户，个边缘服务器；用户设备通过蜂窝网络与边缘服务器进行数据传输，时间划分为等长时隙，每个时隙的表示时间为秒，在每个时隙下，第个用户设备均有一定概率到达新任务，每个任务被表示为，其中表示任务大小，表示任务计算密度，表示该任务最大容忍时延，计算卸载场景使用二进制卸载策略，任务不可分割，仅能在本地卸载计算或卸载至边缘服务器进行计算； 步骤2，构建本地卸载执行与边缘服务器卸载执行的时延计算模型；其中： 用户设备选择任务卸载到本地执行时，任务计算时延表示为： ， 其中，表示第个用户设备分配给在第时刻产生的任务的处理能力，单位为GHZ，表示任务选择卸载到边缘服务器，表示任务选择本地卸载； 每个用户设备的任务通过自身的传输队列进行传输，传输等待时延表示为： 其中，表示前一个时隙； 任务在本地计算执行总时延表示为： 当第个用户设备选择一个任务卸载到第个边缘服务器执行时，任务传输时延表示为： 其中，表示第个用户设备任务卸载到第个边缘服务器的传输速率，单位为bits； 第个用户设备在第时刻产生的任务在第个边缘服务器执行时延表示为： 其中，表示第个边缘服务器分配给第个用户设备在第时刻产生的任务的计算资源，单位为GHZ； 任务在第个边缘服务器计算队列等待时延表示为： 任务在边缘服务器执行计算卸载的总时延表示为： 步骤3，根据时延计算模型建立满足时延约束情况下的计算卸载和资源分配方案的问题形式化描述； 步骤4，使用GRU网络对边缘服务器负载水平进行预测； 步骤5，构建融合Double-DQN与Dueling-DQN算法的D3QN算法； 步骤6，基于D3QN算法进行计算卸载和资源分配设计。

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