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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學申請的專利面向海面立體衛星網絡的任務卸載和資源分配方法及系統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：CN119967486B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510068102.5，技術領域涉及：H04W28/08；該發明授權面向海面立體衛星網絡的任務卸載和資源分配方法及系統是由郝潔;李晚月;吳強;王然設計研發完成，并于2025-01-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向海面立體衛星網絡的任務卸載和資源分配方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種面向海面立體衛星網絡的任務卸載和資源分配方法及系統，屬于海面場景下的衛星應用技術領域。本發明所述的系統是基于面向海面立體衛星網絡的多層卸載模型所實現的，多層卸載模型包括天基網絡、空基網絡和地海一體化網絡；本發明在定義兼顧系統時延、能耗和成本的聯合優化模型的過程中，利用分配到每層的任務大小計算傳輸速率、傳輸和計算時延、能耗和成本的模型。每一層中的智能體都能夠根據任務提供合適的資源支持和卸載策略。不同層次的卸載模型可以相互配合，保證任務的高效卸載。最終實現系統總時延、能耗和成本的最小化。

本發明授權面向海面立體衛星網絡的任務卸載和資源分配方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種面向海面立體衛星網絡的任務卸載和資源分配系統，其特征在于，該系統是基于面向海面立體衛星網絡的多層卸載模型所實現的，所述的多層卸載模型包括天基網絡、空基網絡和地海一體化網絡； 所述的天基網絡中包括搭載機載計算服務的LEO衛星； 所述的空基網絡包括搭載機載計算服務的高空平臺系統HAPS，地海一體化網絡中包括地面邊緣服務器和海面終端用戶； 每一層網絡中的服務器均被視作一個智能體，每層智能體在能力、資源和目標上各有差異，形成一個異構智能體系統；異構智能體包括定義每個智能體的狀態空間和動作空間，包括任務分配、計算資源情況、通信帶寬在內的信息，每個智能體的動作為每個時隙計算任務所占的比例，并將其定義為部分馬爾可夫決策過程；每個智能體在執行任務卸載和資源分配動作后，根據環境反饋更新其狀態，基于MAPPO算法的多輪訓練來更新智能體的策略，使得每個智能體能夠不斷優化任務卸載與資源分配策略，逐步提高系統整體的性能，最后包括輸出任務卸載的決策以及相應的性能指標，所述的性能指標包括穩定的累積獎勵、優化后的延遲、能耗和成本； 基于MAPPO算法的多輪訓練來更新智能體的策略具體如下： 1算法首先初始化策略網絡πθ和價值網絡分別用于智能體的動作選擇和狀態價值評估； 2初始化一個受資源約束的環境和一個記憶緩沖區U，用于存儲訓練過程中產生的經驗數據； 3MAPPO算法的主循環從每個訓練周期E開始，首先對環境狀態和智能體動作進行初始化，然后按照最大步數迭代；每一步的操作在多層次架構中展開，通過遍歷每一層，對每層內的智能體nl進行任務分配和動作選擇； 4在每層的具體操作中，每個智能體首先觀察其當前的局部狀態，然后根據策略網絡πθ，選擇一個最優動作a； 5MAPPO算法通過價值網絡評估當前狀態的價值，并通過環境反饋計算單步獎勵rt； MAPPO算法包括使用折扣因子γ累積所有步的總獎勵R，以優化長期收益； 6環境根據智能體的動作更新狀態S，并為下一步迭代提供新的輸入； 7在每個周期結束后，MAPPO算法將累積的經驗數據，包括將穩定的累積獎勵、優化后的延遲、能耗和成本存入記憶緩沖區U； 8在完成所有訓練周期后，MAPPO算法輸出最終優化的策略網絡πθ，實現多智能體協作下的全局最優性能； 該系統的任務卸載和資源分配方式是： 海面終端用戶在每個時隙t∈T＝{1,2,…,|T|}產生的任務，任務記為Dt，任務包括被拆分卸載到模型中其他層的服務器上，層級的集合定義為l∈L＝{1,2,…,|L|}，系統中智能體的集合是N，nl表示第l層中的智能體，每層的智能體能夠監控層內的通信、負載、資源分布，利用分配到每層的任務大小計算傳輸速率、傳輸和計算時延、能耗和成本，并參與決策通過部分觀測來優化其任務卸載和資源分配決策。

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南京航空航天大學，其通訊地址為：210016 江蘇省南京市秦淮區御道街29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”。