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龙图腾网获悉吉林化工学院申请的专利面向边缘物联网的动态服务迁移与资源分配方法和装置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：CN120499005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510530393.5，技术领域涉及：H04L41/0894；该发明授权面向边缘物联网的动态服务迁移与资源分配方法和装置是由刘芳正;黄丹凤;董如意设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向边缘物联网的动态服务迁移与资源分配方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向边缘物联网的动态服务迁移与资源分配方法和装置，可用于人工智能技术领域，方法包括：根据获取的物联网用户与边缘服务器之间的边缘计算数据，生成任务处理总成本；基于预设的约束条件，以最小化任务处理总成本为目标，构建动态服务迁移与资源分配的联合优化模型；通过Lyapunov优化方法和深度强化学习算法，对联合优化模型进行优化求解，生成最优服务迁移和资源分配策略，能够预测用户移动性，并根据用户移动性和边缘物联网系统动态性，实时感知系统环境的动态变化，灵活调整最优服务迁移和资源分配策略，最小化服务迁移开销，提前执行有效的服务迁移和资源分配操作，有效保证服务连续性和系统稳定性，避免频繁服务迁移。

本发明授权面向边缘物联网的动态服务迁移与资源分配方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种面向边缘物联网的动态服务迁移与资源分配方法，其特征在于，所述方法包括： 根据获取的物联网用户与边缘服务器之间的边缘计算数据，生成任务处理总成本，所述边缘计算数据包括服务不跟随物联网用户迁移的第一边缘计算数据和服务跟随物联网用户迁移的第二边缘计算数据，具体包括： 在预设的时间间隙内，根据预设的偏好权重和所述第一边缘计算数据，生成服务不跟随物联网用户迁移的第一任务处理成本，具体包括：根据第一边缘计算数据计算服务不迁移情况下的任务处理延迟和任务处理能耗的加权和，将该加权和作为服务不迁移情况下的第一任务处理成本； 在预设的时间间隙内，根据预设的偏好权重和所述第二边缘计算数据，生成服务跟随物联网用户迁移的第二任务处理成本，具体包括：根据第二边缘计算数据计算服务迁移情况下的任务处理延迟和任务处理能耗的加权和，将该加权和作为服务迁移情况下的第二任务处理成本； 根据预设的服务迁移决策权重，根据所述第一任务处理成本和第二任务处理成本，生成所述任务处理总成本； 基于预设的约束条件，以最小化所述任务处理总成本为目标，构建动态服务迁移与资源分配的联合优化模型； 通过李雅普诺夫优化方法和深度强化学习算法，对所述联合优化模型进行优化求解，生成最优服务迁移和资源分配策略，具体包括： 通过所述李雅普诺夫优化方法，对所述联合优化模型进行解耦，生成独立时隙策略优化模型； 构建马尔可夫决策过程对所述独立时隙策略优化模型进行重构，并通过深度强化学习算法进行求解，生成最优服务迁移和资源分配策略，包括：构建马尔可夫决策过程，将状态定义为长短期记忆网络算法预测到的下一时刻用户位置、距离下一时刻用户位置最近的目标边缘服务器位置、原边缘服务器分配给用户的资源、目标边缘服务器的可用资源以及能量队列；将动作定义为服务迁移和资源分配决策；将奖励函数定义为独立时隙策略优化问题中优化目标的负值。

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