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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于混合能源WPT-MEC系统的任务卸载与资源分配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：CN120201498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510677972.2，技术领域涉及：H04W28/084；该发明授权基于混合能源WPT-MEC系统的任务卸载与资源分配方法是由刘紫奇;徐高潮;李龙;徐煦;刘博;刘宗奇;邵帅设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合能源WPT-MEC系统的任务卸载与资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明适用于移动边缘计算技术领域，提供了基于混合能源WPT‑MEC系统的任务卸载与资源分配方法，包括：建立系统模型；拟定以最小化长期平均电网能量消耗为目标的优化问题，并将其转化为马尔可夫决策过程；实施动作空间缩减策略，执行数据归一化处理；再构建增强深度确定性策略梯度（EDDPG）算法；利用训练好的网络，根据实时系统状态生成并输出最优策略。本发明通过结合无线电力传输（WPT）技术、绿色能量收割技术和移动边缘计算技术，提升了无线设备能源使用时长和计算能力。基于EDDPG算法的在线决策机制可动态优化任务卸载和资源分配策略，适应动态环境，降低能源成本与环境污染，为大规模物联网部署提供可靠的技术支持。

本发明授权基于混合能源WPT-MEC系统的任务卸载与资源分配方法在权利要求书中公布了：1.基于混合能源WPT-MEC系统的任务卸载与资源分配方法，其特征在于，假设所述混合能源WPT-MEC系统包含一个基站和N个无线设备，系统按照时间线运行，在每个时隙，无线设备i有一个随机到达的任务，其中分别表示数据量、处理1比特任务所需的CPU周期数和执行任务的最大容忍延迟； 所述方法包括以下步骤： 步骤1：建立系统模型； 通过建立能量收割模型、通信模型和能耗模型，全面描述系统的动态行为； 步骤2：拟定优化问题； 通过分析可再生能源存储与消耗、电网能源补充机制，以最小化长期平均电网能量消耗为目标，联合优化任务卸载比例、分配给无线设备i的带宽比例和本地计算频率，并设约束条件，将实际场景需求转化为数学优化问题； 步骤3：将优化问题转化为马尔可夫决策过程； 通过定义包含任务卸载量、信道增益和电池水平的状态空间，包括任务卸载决策、信道分配比例和本地计算频率的动作空间，以及设定为目标负值的奖励函数，并在训练前对数据进行最小-最大归一化处理，把优化问题转变为适合深度强化学习算法求解的形式； 步骤4：实施动作空间缩减策略； 通过固定任务卸载决策，将资源分配子问题分解为两个子约束，利用凸优化方法求解最优资源分配方案，把原始高维动作空间缩减为仅含任务卸载决策的N维动作空间； 步骤5：执行数据归一化处理； 采用最小-最大归一化方法对状态观测值进行处理，将其映射到统一尺度范围； 步骤6：构建改进的深度强化学习网络； 将深度确定性策略梯度算法与交叉熵方法相结合形成增强深度确定性策略梯度算法，深度确定性策略梯度算法提供稳定策略优化基础，交叉熵方法通过生成多样化样本和选择精英样本提升算法探索能力和收敛速度； 步骤7：生成并输出最优策略； 利用训练好的深度强化学习网络，依据实时的系统状态，动态生成最佳的任务卸载和资源分配方案。

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