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龙图腾网获悉中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司;广西大学申请的专利一种移动边缘计算中基于博弈论的任务复制与卸载方法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：CN119212106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411308188.6，技术领域涉及：H04W72/50；该发明授权一种移动边缘计算中基于博弈论的任务复制与卸载方法是由袁锐;李婷;王赞豪;崔华俊;刘婧欢;李春兰;钟铮;刘珊;王坤;陈佩设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种移动边缘计算中基于博弈论的任务复制与卸载方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种移动边缘计算中基于博弈论的任务复制与卸载方法，包括：构建移动边缘系统架构；以每个IoT设备的任务复制与卸载策略为待求解，以移动边缘系统在周期T的整体服务性能最大化为目标函数，结合约束条件，构建得到任务复制与卸载的最优化模型，并转化为博弈论模型；采用基于多智能体强化学习的纳什均衡求解方法，求解所述博弈论模型，得到每个IoT设备的最优的任务复制与卸载策略。本发明提出一种移动边缘计算中基于博弈论的任务复制与卸载方法，将稳健的博弈论模型与多智能体强化学习算法有效结合，可以有效提高系统服务性能和系统可靠性。

本发明授权一种移动边缘计算中基于博弈论的任务复制与卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种移动边缘计算中基于博弈论的任务复制与卸载方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，构建移动边缘系统架构；所述移动边缘系统架构包括N个IoT设备D1,D2,…,DN形成的集合M个MEC服务器E1,E2,…,EM形成的集合ε＝{E1,E2,…,EM}，以及一个云计算中心r；其中，和分别代表集合{1,2,…,N}和集合{1,2,…,M}； 步骤S2，在周期T内，以每个IoT设备的任务复制与卸载策略为待求解，其中，每个IoT设备的任务复制与卸载策略包括原始任务复制策略x、原始任务卸载策略y以及复制任务卸载策略z；以移动边缘系统在周期T的整体服务性能最大化为目标函数，结合约束条件，构建得到任务复制与卸载的最优化模型； 步骤S2具体为： 步骤S2.1，在移动边缘环境中，定义任务复制与卸载相关的参数及含义： 步骤S2.1.1，假设IoT设备Dn在时刻t产生原始任务形成的集合其中，Qn,t代表IoT设备Dn在时刻t产生的所有原始任务的数量； 步骤S2.1.2，对于IoT设备Dn在时刻t产生的原始任务其输入数据量和计算复杂度分别为和其在时刻t被复制的份数表示为因此，产生个复制任务；其中，G代表最大复制份数限制，任务复制份数因此，若原始任务未进行复制，则 步骤S2.1.3，在移动边缘环境中，IoT设备Dn在时刻t产生的每个原始任务或每个复制任务，均只能在一个节点执行，即：或者在本地的IoT设备Dn执行，或者被卸载到MEC服务器集合ε中的某台MEC服务器Em执行，或者被卸载到云计算中心r执行； 因此，定义原始任务的决策结果变量以及复制任务x的决策结果变量i代表执行任务的节点，含义为： 如果原始任务在本地的IoT设备Dn执行，则此时i＝n，因此， 如果复制任务x在本地的IoT设备Dn执行，则此时i＝n，因此， 如果原始任务在云计算中心r执行，则此时i＝r，因此， 如果复制任务x在云计算中心r执行，则此时i＝r，因此， 如果原始任务被卸载到MEC服务器Em执行，则此时i＝m，因此， 如果复制任务x被卸载到MEC服务器Em执行，则此时i＝m，因此， 由于每个原始任务或每个复制任务x仅能在一个节点i执行，因此，且 步骤S2.2，评估得到IoT设备Dn在时刻t的传输时延 步骤S2.3，评估得到IoT设备Dn在时刻t的执行时延 步骤S2.4，评估得到IoT设备Dn在时刻t的可靠性γnt； 步骤S2.5，采用公式1，对IoT设备Dn在时刻t的传输时延执行时延和可靠性γnt进行加权求和，得到IoT设备Dn在时刻t的服务代价unt： 其中：α1和α2为加权求和的权重参数； 步骤S2.6，采用公式2，得到移动边缘系统在时刻t的整体服务代价Ugt： 步骤S2.7，以移动边缘系统在周期T的整体服务代价最小，也就是使整体服务性能最大化为目标，并结合约束条件，构建得到任务复制与卸载的最优化模型； 步骤S3，将所述任务复制与卸载的最优化模型转化为博弈论模型； 步骤S4，采用基于多智能体强化学习的纳什均衡求解方法，求解所述博弈论模型，得到每个IoT设备的最优的任务复制与卸载策略。

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