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龍圖騰網獲悉武漢大學申請的專利一種基于自適應半異步聯邦學習的移動邊緣網絡優化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：CN116546560B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202310327815.X，技術領域涉及：H04W28/084；該發明授權一種基于自適應半異步聯邦學習的移動邊緣網絡優化方法是由周睿婷;余潔舲設計研發完成，并于2023-03-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于自適應半異步聯邦學習的移動邊緣網絡優化方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于自適應半異步聯邦學習的移動邊緣網絡優化方法，屬于邊緣計算技術領域，包括：構建基于自適應半異步聯邦學習的移動邊緣網絡更新模型及最大化模型精度設備集合，確定網絡延遲目標值和網絡精度目標值，建立移動邊緣網絡更新任務的總延遲及準確性權衡模型；基于離散型軟演員?評論家深度強化學習算法，將總延遲及準確性權衡模型轉換為具有馬爾科夫決策過程的收斂優化模型，確定最大效用邊緣移動設備數量，獲得全局模型更新參與設備數量和陳舊容忍度，直至滿足預設訓練全球回合輪數后結束訓練，得到邊緣移動網絡更新全集。本發明通過應用自適應半異步聯邦學習策略，解決延遲精度目標函數建模平衡問題，使得延遲?精度目標值最大化。

本發明授權一種基于自適應半異步聯邦學習的移動邊緣網絡優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自適應半異步聯邦學習的移動邊緣網絡優化方法，其特征在于，包括： 根據云服務器、邊緣基站和邊緣移動設備構建基于自適應半異步聯邦學習的移動邊緣網絡更新模型，確定所述移動邊緣網絡更新模型中的最大化模型精度設備集合； 基于所述最大化模型精度設備集合確定所述移動邊緣網絡更新模型的網絡延遲目標值和網絡精度目標值，根據所述網絡延遲目標值和所述網絡精度目標值建立移動邊緣網絡更新任務的總延遲及準確性權衡模型； 基于離散型軟演員-評論家的深度強化學習算法，將所述總延遲及準確性權衡模型轉換為具有馬爾科夫決策過程的收斂優化模型； 通過采樣統計獲取所述最大化模型精度設備集合中的每個設備效用，由所述每個設備效用確定最大效用邊緣移動設備數量； 根據所述最大效用邊緣移動設備數量在所述移動邊緣網絡更新模型的當前全局輪次中確定模型訓練狀態集合，將所述模型訓練狀態集合輸入至所述收斂優化模型，獲得全局模型更新參與設備數量和陳舊容忍度； 根據所述全局模型更新參與設備數量和所述陳舊容忍度對所述移動邊緣網絡更新模型進行多輪訓練，直至滿足預設訓練全球回合輪數后結束訓練，得到邊緣移動網絡更新全集。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢大學，其通訊地址為：430072 湖北省武漢市武昌區八一路299號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。