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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司申请的专利一种MEC的联合计算卸载和资源分配方法及装置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：CN116418808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202111639639.0，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权一种MEC的联合计算卸载和资源分配方法及装置是由赵英宏设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种MEC的联合计算卸载和资源分配方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种MEC的联合计算卸载和资源分配方法及装置，以最小化网络总体时延为优化目标，通过设计一种基于深度强化学习模型的TD3改进算法ITD3，形成任务卸载决策和边缘服务器资源分配的联合调度策略，以保证用户业务调度过程的高稳定性与高可靠性，实现业务的灵活调度与资源的按需分配，提升用户服务质量。

本发明授权一种MEC的联合计算卸载和资源分配方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多接入边缘计算MEC的联合计算卸载和资源分配方法，其特征在于，包括： 根据实时获取到的任务特征与移动边缘网络中各边缘服务器的资源负载，对网络状态进行抽象建模，建立深度强化学习模型；所述移动边缘网络由若干用户设备、若干边缘服务器和一个中央控制器组成； 每间隔一段时间，获取所述移动边缘网络中的网络状态信息后，对所述深度强化学习模型使用TD3改进算法ITD3算法进行训练； 在接收到所述用户设备上传的计算任务时，根据最新更新的所述网络状态信息，以最小化所述计算任务的处理时延为优化目标，使用ITD3算法训练好的所述深度强化学习模型进行卸载和资源分配决策，得到决策结果； 将所述计算任务的卸载结果发送至所述计算任务接入的边缘服务器，将资源调度决策发送至为执行所述计算任务分配的边缘服务器； 其中，所述对所述深度强化学习模型使用ITD3算法进行训练，具体包括： 构建主网络N与目标网络N’，所述主网络N与所述目标网络N’均包括两个critic子网络与一个actor子网络π；在初始状态下为所述主网络N与所述目标网络N’随机分配参数θ1,θ2,，并初始化经验回放池B； 在判断训练的执行次数t大于设定值时，将初始状态s更改为此前观测到的最佳状态s*；根据确定策略加入噪声选择动作 依据动作执行得到下一个状态后，将样本s,a,r,s’存储于所述经验回放池中；从所述经验回放池中随机抽样N个样本s,a,r,s’进行复习，并依据二次更新公式更新动作 在所述两个critic子网络中选择Q-value值更小的网络更新参数，求出目标函数根据梯度下降公式更新critic子网络的参数 当确定执行次数t达到设定阈值d后，依据确定性策略梯度公式更新所述actor子网络的参数使用软更新策略，将所述主网络的参数更新至目标网络的参数 重复执行上述训练过程直至参数收敛。

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