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龙图腾网获悉中国人民解放军空军工程大学申请的专利移动平台多用户边缘端云协同推理多目标优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119420759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510019416.6，技术领域涉及：H04L67/1023；该发明授权移动平台多用户边缘端云协同推理多目标优化方法及系统是由曹健;穆磊;付孝龙;周延年;成伟;金学科;赵岩;黄明鑫;马艳杰;曾秋文设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本移动平台多用户边缘端云协同推理多目标优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及边缘智能计算技术领域，公开一种移动平台多用户边缘端云协同推理多目标优化方法及系统，该方法包括：多用户协同推理数学模型构建，平台性能参数与神经网络信息获取，多目标优化算法计算决策变量，动态切分与参数配置，平台与服务器协同推理的执行。本发明通过动态多目标优化算法，结合移动平台的带宽、功率、主频等参数，优化模型切分点和任务分配策略，以在时间和能耗约束下实现系统性能的最大化，适用于无人机任务执行、智能制造、智慧医疗、智能监控等需要实时推理的场景，通过边缘平台与服务器的协同工作，实现高效、低功耗的深度学习推理任务执行。

本发明授权移动平台多用户边缘端云协同推理多目标优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种移动平台多用户边缘端云协同推理多目标优化方法，其特征在于，所述方法包括： 当多个移动平台或边缘设备的客户端在多用户协同推理服务器的通信半径范围内被检测到时，将移动平台或边缘设备自动加入到边缘协同推理系统中；其中，所述通信半径是指服务器与移动平台或边缘设备之间的有效传输距离； 在移动平台或边缘设备加入到边缘协同推理系统时，获取平台性能参数与神经网络信息；其中，所述平台性能参数包括平台的计算能力、通信条件、平台与服务器的距离，所述神经网络信息包括各层的计算复杂度、参数量、以及各层之间的特征图尺寸； 基于所述平台性能参数与神经网络信息，根据移动平台的不同计算能力、通信条件以及与服务器之间的距离，利用多目标优化模型确定神经网络的最优决策变量帕累托解集；其中，决策变量包括模型切分点、通信带宽、传输功率以及平台设备主频； 基于所述决策变量，通过协同推理框架，对神经网络进行动态切分，并进行相应的参数配置； 移动平台与服务器开始协同推理任务的执行；在协同推理的过程中，移动平台与服务器持续交互，移动平台将部分计算结果传输至服务器，由服务器执行余下的复杂计算，整个推理过程根据多目标优化算法所设定的帕累托最优条件进行； 所述多目标优化模型通过如下方法构建： 以时间消耗和能量消耗作为优化目标，分别建立时间模型和能耗模型；其中，所述时间消耗包括平台端的计算时间和传输时间，分别根据移动平台的计算能力和无线传输的带宽条件来计算，所述能量消耗则包括移动平台的计算能耗和传输能耗，分别根据移动平台的能耗效率和传输功率来计算； 基于所述时间模型和所述能耗模型，构建所述多目标优化模型； 基于所述平台性能参数与神经网络信息，利用多目标优化模型，对每个移动平台的决策变量进行计算，包括： 利用动态高斯采样的多目标优化算法对所述多目标优化模型进行求解，动态高斯采样的多目标优化算法通过在解空间中进行高斯采样，生成多个候选解；每个候选解代表一种可能的配置，包括切分点、带宽分配、功率消耗和运算频率，通过评估每个候选解的时间消耗和能量消耗，选择最优的配置。

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