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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利端侧算力网络中多粒度多级别算力调度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：CN116647875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310550896.X，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权端侧算力网络中多粒度多级别算力调度方法是由张兴;李泱;王文博设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本端侧算力网络中多粒度多级别算力调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种端侧算力网络中多粒度多级别算力调度方法，包括：在基站侧部署一个在线深度强化学习代理器和系统状态监控模块；探测和收集信道状态以及计算资源并发送给深度强化学习代理器；输出每个用户的任务分割策略以及每个子任务的调度决策；任务型设备TD将自身的任务按照指令进行分割并按照指令并行调度到目标计算节点处并行处理；任务型设备TD接收到并行调度出去的所有子任务的计算结果；所述调度方法根据当前的系统状态信息包括信道增益、资源型设备RD提供的空闲资源以及边缘计算服务器为各个用户分配的资源来对每个用户的任务进行多粒度的分割，并且将分割后的子任务并行地调度到合适的计算节点，从而利用并行执行的优势进一步缩短应用程序的执行时延。

本发明授权端侧算力网络中多粒度多级别算力调度方法在权利要求书中公布了：1.一种端侧算力网络中多粒度多级别算力调度方法，其特征在于，包括： 步骤1，在基站侧部署一个在线深度强化学习代理器和系统状态监控模块，其中，系统状态监控模块负责收集系统状态信息，在线深度强化学习代理器用于做出决策并不断更新策略； 步骤2，每个时间帧开始时，系统状态监控模块探测和收集各个任务型设备TD与各个资源型设备RD和基站之间的信道状态，以及各个资源型设备RD的空闲资源和移动边缘计算服务器ES在当前时间帧给各个任务型设备TD分配的计算资源并发送给深度强化学习代理器； 步骤3，深度强化学习代理器基于系统状态检测模块提供的系统状态信息输出每个用户的任务分割策略以及每个子任务的调度决策，并将任务分割和子任务调度决策发送给对应的任务型设备TD； 步骤4，收到任务分割和子任务调度方案的任务型设备TD将自身的任务按照指令进行分割并按照指令并行调度到目标计算节点处并行处理； 步骤5，任务型设备TD接收到并行调度出去的所有子任务的计算结果，完成任务； 步骤6，每隔若干数量的时间帧，深度强化学习代理器根据历史经验对自身的深度神经网络的参数进行更新。

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