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龍圖騰網獲悉重慶郵電大學申請的專利一種移動Ad Hoc云中基于能量收集的多階段隨機規劃任務卸載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：CN114698007B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202210268722.X，技術領域涉及：H04W24/06；該發明授權一種移動Ad Hoc云中基于能量收集的多階段隨機規劃任務卸載方法是由鮮永菊;郭陳榕;夏士超設計研發完成，并于2022-03-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種移動Ad Hoc云中基于能量收集的多階段隨機規劃任務卸載方法在說明書摘要公布了：本發明屬于移動通信技術領域，涉及一種移動AdHoc云中基于能量收集的多階段隨機規劃任務卸載方法，包括考慮一組帶有EH功能的附近終端設備構成的移動AdHoc云網絡，考慮客戶終端和代理終端Wi?Fi連接時間的不確定性，分別建立卸載效益模型、通信成本模型、計算成本模型和能量收集模型；建立基于多階段隨機規劃的隨機買賣博弈模型，根據自身的計算任務需求向代理終端購買資源，建立買方的收益最大化問題；通過動態資源報價為客戶終端提供不同的計算和存儲資源，建立賣方的收益最大化問題；利用多階段隨機規劃法拉格朗日乘子法和KKT條件計算出買方向所選擇的代理終端卸載的最優任務卸載策略以及賣方的最優報價策略；本發明有效提升系統收益，穩定電池能量。

本發明授權一種移動Ad Hoc云中基于能量收集的多階段隨機規劃任務卸載方法在權利要求書中公布了：1.一種移動AdHoc云中基于能量收集的多階段隨機規劃任務卸載方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、構建帶有EH功能的移動AdHoc云網絡，用終端設備間Wi-Fi連接時間的不確定性來表示用戶的隨機移動，分別建立卸載收益模型、通信成本模型、計算成本模型和能量收集模型； S2、將客戶終端作為買方，根據自身的計算任務需求向代理終端購買資源，采用李雅普諾夫優化理論，建立買方的收益最大化問題，即： 約束條件： 其中，表示買方在第t時隙的收益最大化問題；V表示控制參數；表示第i個客戶終端在時隙t的總收益；為第i個客戶終端帶有的EH設備的虛擬能量隊列，表示為θi為EH設備的擾動參數，為第i個客戶終端帶有的EH設備的在時隙t開始時的能量隊列積壓；表示為第i個客戶終端帶有的EH設備的在時隙t實際收集的能量；為t時隙第i個客戶終端產生的能耗；Emin為最小電池放電能量；Emax為最大電池放電能量；為t時隙的第i個客戶終端的能量隊列積壓；表示第t時隙第i個客戶終端卸載到第j個代理終端的任務量；表示第i個客戶終端在第t時隙的任務隊列積壓；N為代理終端的數量； 買方的兩階段隨機規劃模型包括： 其中，表示第i個客戶終端在第t時隙卸載任務獲得的收益；Vi表示第i個客戶終端的控制參數；表示第i個客戶終端向第j個代理終端在第t時隙支付的支付成本；ωi.t為第i個客戶終端N個代理終端與在時隙t的Wi-Fi連接時間的一個復合場景實現；Ωi,t表示第i個客戶終端Ci和第j個代理終端Aj在時隙t的一組可能Wi-Fi連接時間集合；Pωi.t表示一個復合場景實現為ωi,t的概率；表示第i個客戶終端在第t時隙上傳任務的通信成本；表示第t時隙第i個客戶終端的本地計算能耗；表示第i個客戶終端在第t時隙上傳任務的通信能耗； 其中，l表示將時隙t劃分為l個子時隙；表示第i個客戶終端向第j個代理終端在第t時隙中第k個子時隙支付的支付成本；為第i個客戶終端N個代理終端與在時隙t中第k個子時隙的Wi-Fi連接時間的一個復合場景實現；表示Ci和Aj在時隙t中第k個子時隙的一組可能Wi-Fi連接時間集合；表示一個復合場景實現為的概率；表示第i個客戶終端在第t時隙中第k個子時隙上傳任務的通信成本；為第t時隙中第k個子時隙第i個客戶終端帶有的EH設備的虛擬能量隊列；表示第i個客戶終端帶有的EH設備的在時隙t中第k個子時隙實際收集的能量；表示第t時隙中第k個子時隙第i個客戶終端的本地計算能耗；表示第i個客戶終端在第t時隙中第k個子時隙上傳任務的通信能耗； S3、將代理終端作為賣方，通過動態資源報價為客戶終端提供不同的計算和存儲資源，建立賣方的收益最大化問題，即： 約束條件： 其中，表示賣方的收益最大化問題；表示第t時隙第j個代理終端的總收益；為第t時隙第j個代理終端的虛擬能量隊列，表示為θj為EH設備的擾動參數，為第j個代理終端帶有的EH設備在時隙t開始時的能量隊列積壓；為第j個代理終端帶有的EH設備在時隙t開始時的能量隊列積壓；第j個代理終端在時隙t的能量消耗；表示t時隙第i個客戶終端將任務卸載到第j個代理終端的收益； 賣方的兩階段隨機規劃模型包括： 其中，Vj表示第j個代理終端的控制參數，M為客戶終端的數量； 賣方的多階段的隨機規劃問題表示為： 其中，l表示將時隙t劃分為l個子時隙；表示第i個客戶終端向第j個代理終端在第t時隙中第k個子時隙支付的支付成本；表示第i個客戶終端向第j個代理終端在第t時隙中第k個子時隙的最優任務卸載量；為第i個客戶終端N個代理終端與在時隙t中第k個子時隙的Wi-Fi連接時間的一個復合場景實現；表示Ci和Aj在時隙t中第k個子時隙的一組可能Wi-Fi連接時間集合；表示一個復合場景實現為的概率；表示第j個代理終端在時隙t中第k個子時隙將計算結果返回時產生的通信成本；為第t時隙中第k個子時隙第j個代理終端的虛擬能量隊列；為第j個代理終端帶有的EH設備在時隙t中第k個子時隙開始時的能量隊列積壓；表示第j個代理終端在時隙t中第k個子時隙的計算能耗；表示第j個代理終端在時隙t中第k個子時隙將計算結果返回時產生的通信能耗； S4、建立隨機買賣博弈模型，根據連接時間的不確定性，分別建立兩階段隨機規劃模型和多階段隨機規劃模型； S5、根據客戶終端的任務積壓、電池能量水平以及代理終端的報價，在各個子時隙內，利用拉格朗日乘子法和KKT條件計算出買方向所選擇的代理終端卸載的最優任務卸載策略以及賣方的最優報價策略，其中最優任務卸載量表示為： 其中，表示第i個客戶終端向第j個代理終端在第t時隙中第k個子時隙的最優任務卸載量；ζi表示任務卸載效益權重參數；為第i個客戶終端Ci通過Wi-Fi傳輸數據的單位任務通信成本；為第i個客戶終端Ci通過蜂窩網絡傳輸數據的單位任務通信成本；為第j個代理終端Aj在Wi-Fi覆蓋范圍內的時間；為第i個客戶終端Ci通過Wi-Fi傳輸數據量的時間；λ1為用于任務傳輸的單位時間能量消耗；λ2為代理終端用于計算的單位能量消耗；是第i個客戶終端Ci和第j個代理終端Aj之間Wi-Fi鏈路的帶寬；為第i個客戶終端Ci和第j個代理終端Aj間蜂窩網絡的帶寬； 第tk子時隙的最優報價，表示為： 其中，ξi表示任務卸載效益權重參數；Lj表示第j個代理終端的處理能力；z為任務結果返回時的任務壓縮率；為第i個客戶終端Ci和第j個代理終端Aj間蜂窩網絡的帶寬；是第i個客戶終端Ci和第j個代理終端Aj之間Wi-Fi鏈路的帶寬；表示第i個客戶終端向第j個代理終端在第t時隙的最優任務卸載量；f表示和其它變量的函數關系； S6、若買方的最優任務卸載策略和賣方的最優報價策略滿足斯坦克爾伯格均衡解，則客戶終端按照最優任務卸載策略向代理終端進行任務卸載。

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重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區南山街道崇文路2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”。