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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种边端协作场景中适应动态环境的算力资源调度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：CN116647604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310670378.1，技术领域涉及：H04L67/63；该发明授权一种边端协作场景中适应动态环境的算力资源调度方法是由芮兰兰;高志鹏;李菡;刘茂华;陈子轩设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种边端协作场景中适应动态环境的算力资源调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种边端协作场景中适应动态环境的算力资源调度方法，在动态边端协作场景中，进行业务请求量预测，综合考虑多维度资源对业务请求、边缘服务器和算法单元进行评估，并进行业务请求和边缘服务器的匹配，使用深度强化学习算法解决算法单元调度问题，使其适应动态变化的环境，同时对时延、边缘层贡献度、边缘服务器资源利用均衡程度进行了优化，优化时延，提高边缘层的贡献度，使边缘服务器的资源利用率更加均衡。通过仿真实验表明，本发明提出的方法，可以在一定程度上降低时延、提高边缘层贡献度，同时提高边缘服务器资源利用均衡程度。

本发明授权一种边端协作场景中适应动态环境的算力资源调度方法在权利要求书中公布了：1.一种边端协作场景中适应动态环境的算力资源调度方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建对业务请求、边缘服务器、算法单元的资源评估模型，每个资源评估模型从计算、通信、存储、内存四个维度建模； S2、基于历史业务请求量进行预测，得到未来的业务请求量，将预测结果作为算法单元调度的依据； S3、用计算、通信、存储、内存四个维度的资源指标对业务请求、边缘服务器、算法单元进行评估，根据评估结果进行业务请求和边缘服务器的匹配； S4、综合预测得到的业务请求量、业务请求和边缘服务器的匹配结果、业务请求所需算法单元类型，考虑时延、边缘层贡献度、边缘服务器资源利用均衡程度，制定多目标优化问题模型； S5、基于深度强化学习算法进行算法单元调度； 深度强化学习算法模型训练过程如下： 定义算法单元调度环境下的状态空间、动作空间和奖励函数，马尔可夫模型定义如下： 状态：服务器上当前的算法单元存在状态statet＝[s0,s1,...,sp,...,sN*W-1],sp∈{0,1}，若sp＝1,则令pN＝i，p％N＝j，其中，N为服务器数目，W为算法单元数目；即元素序号p除以服务器数目取整等于i，取余等j，表示服务器i上存在算法单元j； 动作：算法单元调度决策at＝[ac0,ac1,...,acW-1],0≤aciN，其中aci表示算法单元i部署到服务器aci上；如果算法单元已存在，则不再重复部署；如果服务器的剩余资源无法满足算法单元的资源需求，则不部署； 奖励函数：奖励函数设置为综合优化目标函数； Rt＝Gt 然后定义算法单元存在时间矩阵： 其中，N为服务器数目，W为算法单元数目，di.j表示服务器i上的算法单元j已存在的时间，用于判断算法单元是否达到生命周期限制，是否需要被删除。

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