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龍圖騰網(wǎng)獲悉長春汽車職業(yè)技術(shù)大學(xué)申請的專利基于雙領(lǐng)導(dǎo)者博弈的邊緣計算卸載與發(fā)射功率優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120499747B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510920663.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04W28/084；該發(fā)明授權(quán)基于雙領(lǐng)導(dǎo)者博弈的邊緣計算卸載與發(fā)射功率優(yōu)化方法是由孫致堯;李東兵;郝俊;黃佰良;周亮;謝朋書;李文娜;劉天;王小毓設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于雙領(lǐng)導(dǎo)者博弈的邊緣計算卸載與發(fā)射功率優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：基于雙領(lǐng)導(dǎo)者博弈的邊緣計算卸載與發(fā)射功率優(yōu)化方法，屬于邊緣計算和無線通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域。構(gòu)建宏微異構(gòu)三層網(wǎng)絡(luò)模型，模型包括云計算層、邊緣層和用戶層，用戶層由多個終端用戶設(shè)備構(gòu)成，邊緣層由多個微基站構(gòu)成，通過微基站連接宏基站與終端用戶，實現(xiàn)終端用戶在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行計算任務(wù)的卸載。本發(fā)明通過構(gòu)建斯坦柯爾伯格博弈模型，以宏基站作為主領(lǐng)導(dǎo)者、微基站作為副領(lǐng)導(dǎo)者，用戶作為跟隨者參與任務(wù)卸載和功率分配決策。該方法能夠在博弈框架下實現(xiàn)計算資源和發(fā)射功率的最優(yōu)分配，從而有效降低系統(tǒng)總能耗，提升網(wǎng)絡(luò)性能。

本發(fā)明授權(quán)基于雙領(lǐng)導(dǎo)者博弈的邊緣計算卸載與發(fā)射功率優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于雙領(lǐng)導(dǎo)者博弈的邊緣計算卸載與發(fā)射功率優(yōu)化方法，其特征在于，包括如下步驟： S1：構(gòu)建宏微異構(gòu)三層網(wǎng)絡(luò)模型，宏微異構(gòu)三層網(wǎng)絡(luò)模型包括云計算層、邊緣層和用戶層，用戶層由多個終端用戶設(shè)備構(gòu)成，邊緣層由多個微基站構(gòu)成，通過微基站連接宏基站與終端用戶，實現(xiàn)終端用戶在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行計算任務(wù)的卸載； S2：基于宏微異構(gòu)三層網(wǎng)絡(luò)模型，構(gòu)建低能耗計算任務(wù)卸載模型，用戶根據(jù)計算任務(wù)的需求和設(shè)備性能，將任務(wù)分為三部分：第一部分任務(wù)在本地計算，第二部分任務(wù)卸載至微基站，第三部分任務(wù)卸載至宏基站；針對這三種計算模式，建立計算時延和能耗模型，并構(gòu)建任務(wù)卸載、計算資源分配與通信資源分配的聯(lián)合優(yōu)化問題，優(yōu)化目標(biāo)是最小化系統(tǒng)的總能耗，同時滿足任務(wù)的最大時延約束；為降低優(yōu)化問題的復(fù)雜度，采用塊坐標(biāo)下降法將優(yōu)化問題分解為兩個子問題；子問題一：在給定通信資源的情況下，優(yōu)化任務(wù)卸載策略和計算資源分配；子問題二：在已確定任務(wù)卸載和計算資源分配的情況下，優(yōu)化發(fā)射功率資源分配； S3：針對子問題一，構(gòu)建基于雙領(lǐng)導(dǎo)者博弈的任務(wù)卸載與計算資源分配策略，通過構(gòu)建斯坦柯爾伯格博弈框架，宏基站作為主領(lǐng)導(dǎo)者，微基站作為副領(lǐng)導(dǎo)者，終端用戶作為跟隨者，用戶依據(jù)基站的定價策略決定任務(wù)卸載比例和計算資源需求；通過納什均衡實現(xiàn)資源的最優(yōu)分配，并制定最佳定價算法，優(yōu)化資源利用率與計算卸載效率； S4：針對子問題二，構(gòu)建發(fā)射功率優(yōu)化模型，在保證數(shù)據(jù)傳輸速率滿足任務(wù)最大時延約束的前提下，優(yōu)化每個用戶的發(fā)射功率，最小化傳輸能耗；采用拉格朗日對偶法和次梯度法進(jìn)行求解，制定博弈最佳響應(yīng)算法，以有限的迭代次數(shù)得到用戶的最優(yōu)發(fā)射功率分配方案； S5：在計算卸載優(yōu)化的基礎(chǔ)上，基站結(jié)合動態(tài)的最佳定價機制，調(diào)整計算資源和通信資源的分配方案，以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變化，進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)能耗與計算卸載效率，得出最優(yōu)計算卸載決策和資源分配策略。

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