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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于深度强化学习的基站休眠控制、计算任务分发的综合优化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：CN119854920B 。

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：202411991221.X，技术领域涉及：H04W52/02；该发明授权基于深度强化学习的基站休眠控制、计算任务分发的综合优化方法是由冯明杰;许鹏;肖丽霞;江涛设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的基站休眠控制、计算任务分发的综合优化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基站休眠控制、计算任务分发的综合优化方案及系统，属于移动通信领域，包括构建一个由云服务器和多个边缘节点组成的多用户边缘计算系统，并确定基站的初始休眠状态。然后，根据基站的休眠状态，系统确定用户与基站之间的关联关系，并根据设备和计算资源情况合理划分计算任务，确定各计算节点的任务分配比例。任务分配完成后，系统计算用户的平均时延和基站总能耗，利用这些结果计算代价函数并生成奖励值，用于更新深度强化学习模型的参数，进而调整基站的休眠状态。该过程通过多轮迭代优化，不断调整，最终实现接近全局最优的综合优化结果。本发明在不显著影响用户时延性能的前提下有效降低基站能耗。

本发明授权基于深度强化学习的基站休眠控制、计算任务分发的综合优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的基站休眠控制、计算任务分发的综合优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1，构建由一个云服务器和多个边缘节点组成的多用户边缘计算系统，所述边缘节点EN包括边缘服务器和基站； S2，设置基站的初始休眠状态，根据当前基站的休眠状态，分别向用户设备、边缘服务器和云服务器分配计算任务并确定分配给各计算节点的子任务比例； S3，任务分配完成后，计算用户的平均时延和基站总能耗，并基于代价函数生成即时的奖励值，根据奖励值更新深度强化学习模型的参数，进一步调整基站休眠状态； 步骤S3中，基站能耗包括： 基站的总功耗包含静态功耗和动态功耗两部分，即，表示基站开启时的静态功耗，与基站的硬件设备、散热系统等固定配置相关；表示动态功耗，是由基站服务的用户设备UE数量以及活跃射频链RF链的功耗决；表示单条射频链的功耗；表示基站j服务UE的数量，等于基站活跃的射频链数量； 步骤S3中，代价函数为多个时刻累计的用户总时延和基站总能耗的加权和，具体为，其中，表示权重，表示基站j的休眠状态变量；0表示休眠，1表示不休眠，并且存在约束，即UE仅能与不处于休眠状态的基站j进行关联； S4，重复执行任务分配和基站休眠状态调整，通过多轮迭代逐步优化直至获得接近全局最优的综合优化结果。

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