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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于SAGIN的任务卸载与资源分配联合优化方法及系统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：CN118900462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202410894405.8，技术领域涉及：H04W72/0453；该发明授权一种基于SAGIN的任务卸载与资源分配联合优化方法及系统是由张超;张琦设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SAGIN的任务卸载与资源分配联合优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SAGIN的任务卸载与资源分配联合优化方法及系统，通过SAG‑IoT系统收集任务及调度信息；利用任务数据及调度信息，基于匹配博弈算法实现UAV与IoT设备的最优关联，并对任务卸载做出最优决策，最大化SAG‑IoT系统计算性能；基于最优关联、任务卸载最优决策以及最大化SAG‑IoT系统计算性能，基于深度强化学习的在线卸载框架，构建从输入Xt到最优动作x*t的低复杂度映射策略，基于不同模块与随机环境的重复交互，依次迭代和运行，实现任务卸载与资源分配联合优化。本发明在稳定系统队列的同时获得了最优的计算性能，优化框架除了利用二进制计算卸载外，还可以扩展到由多个独立子任务组成的在线部分计算卸载策略。

本发明授权一种基于SAGIN的任务卸载与资源分配联合优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于SAGIN的任务卸载与资源分配联合优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过SAG-IoT系统收集任务及调度信息； S2、利用步骤S1得到的任务数据及调度信息，基于匹配博弈算法实现UAV与IoT设备的最优关联，并对任务卸载做出最优决策，最大化SAG-IoT系统计算性能，在未来信道状况和数据到达未知情况下，提出任务卸载、关联控制和资源分配的联合优化问题P0，表示为卸载时隙，为功率控制；利用Lyapunov优化将问题P0转化为P1；将P1分解为三个独立的子问题，SP1用于优化IoT设备与UAV之间的关联控制，SP2用于本地计算资源分配，SP3用于服务器资源分配，当卸载决策固定时，依次解决其他子问题； S3、基于步骤S2得到的最优关联、任务卸载最优决策以及最大化SAG-IoT系统计算性能，基于深度强化学习的在线卸载框架，构建从输入到最优动作的低复杂度映射策略，基于不同模块与随机环境的重复交互，依次迭代和运行，低复杂度映射策略包括： 参与者模块：接受输入并输出一组候选卸载动作； 评论员模块：计算并选择最佳卸载动作； 策略更新模块：不断改进参与者模块的策略； 队列模块，在执行卸载操作后更新系统队列； 参与者模块、评论员模块、策略更新模块和队列模块通过与随机环境的重复交互，依次迭代和运行。

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