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龍圖騰網獲悉北京郵電大學申請的專利一種邊端協作場景中適應動態環境的算力資源調度方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116647604B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310670378.1，技術領域涉及：H04L67/63；該發明授權一種邊端協作場景中適應動態環境的算力資源調度方法是由芮蘭蘭;高志鵬;李菡;劉茂華;陳子軒設計研發完成，并于2023-06-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種邊端協作場景中適應動態環境的算力資源調度方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種邊端協作場景中適應動態環境的算力資源調度方法，在動態邊端協作場景中，進行業務請求量預測，綜合考慮多維度資源對業務請求、邊緣服務器和算法單元進行評估，并進行業務請求和邊緣服務器的匹配，使用深度強化學習算法解決算法單元調度問題，使其適應動態變化的環境，同時對時延、邊緣層貢獻度、邊緣服務器資源利用均衡程度進行了優化，優化時延，提高邊緣層的貢獻度，使邊緣服務器的資源利用率更加均衡。通過仿真實驗表明，本發明提出的方法，可以在一定程度上降低時延、提高邊緣層貢獻度，同時提高邊緣服務器資源利用均衡程度。

本發明授權一種邊端協作場景中適應動態環境的算力資源調度方法在權利要求書中公布了：1.一種邊端協作場景中適應動態環境的算力資源調度方法，其特征在于，包括如下步驟： S1、構建對業務請求、邊緣服務器、算法單元的資源評估模型，每個資源評估模型從計算、通信、存儲、內存四個維度建模； S2、基于歷史業務請求量進行預測，得到未來的業務請求量，將預測結果作為算法單元調度的依據； S3、用計算、通信、存儲、內存四個維度的資源指標對業務請求、邊緣服務器、算法單元進行評估，根據評估結果進行業務請求和邊緣服務器的匹配； S4、綜合預測得到的業務請求量、業務請求和邊緣服務器的匹配結果、業務請求所需算法單元類型，考慮時延、邊緣層貢獻度、邊緣服務器資源利用均衡程度，制定多目標優化問題模型； S5、基于深度強化學習算法進行算法單元調度； 深度強化學習算法模型訓練過程如下： 定義算法單元調度環境下的狀態空間、動作空間和獎勵函數，馬爾可夫模型定義如下： 狀態：服務器上當前的算法單元存在狀態statet＝[s0,s1,...,sp,...,sN*W-1],sp∈{0,1}，若sp＝1,則令pN＝i，p％N＝j，其中，N為服務器數目，W為算法單元數目；即元素序號p除以服務器數目取整等于i，取余等j，表示服務器i上存在算法單元j； 動作：算法單元調度決策at＝[ac0,ac1,...,acW-1],0≤aciN，其中aci表示算法單元i部署到服務器aci上；如果算法單元已存在，則不再重復部署；如果服務器的剩余資源無法滿足算法單元的資源需求，則不部署； 獎勵函數：獎勵函數設置為綜合優化目標函數； Rt＝Gt 然后定義算法單元存在時間矩陣： 其中，N為服務器數目，W為算法單元數目，di.j表示服務器i上的算法單元j已存在的時間，用于判斷算法單元是否達到生命周期限制，是否需要被刪除。

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