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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于MEC环境的服务迁移决策方法、装置、设备及介质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：CN116192862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310199065.2，技术领域涉及：H04L67/1021；该发明授权一种基于MEC环境的服务迁移决策方法、装置、设备及介质是由宋晖;陈尊炫;陈妍滢;张涵;范善翔设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MEC环境的服务迁移决策方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及移动通信技术领域，具体涉及一种基于MEC环境的服务迁移决策方法、装置、设备及介质，所述方法具体包括：基于多对多预测的BidirectionalLSTM模型，利用已知的人类活动流动性数据构建用户移动预测模型；建立DRL框架，所述DRL框架包括状态s、动作a和奖励r，其中，状态s表示用户与各MEC服务器的距离以及用户当前位置，动作a表示用户可选择的MEC服务器，奖励r表示状态s下采用动作a的回报；通过DQN算法训练所述DRL框架，并根据所述用户移动预测模型获得服务迁移决策模型。本发明通过结合提出的DRL框架和用户移动预测模型来处理移动性服务提供的问题。

本发明授权一种基于MEC环境的服务迁移决策方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于MEC环境的服务迁移决策方法，其特征在于，所述方法具体包括： 基于多对多预测的BidirectionalLSTM模型，利用已知的人类活动流动性数据构建用户移动预测模型，具体步骤包括： 将已知的人类活动流动性数据以预设比例划分训练集和测试集，并设定预测窗口大小； 基于多对多预测的BidirectionalLSTM模型，将所述训练集进行差分并获得第一差分序列，对所述第一差分序列做归一化处理后进行训练，获得预测差分值的模型； 将所述测试集进行差分并获得第二差分序列，再将所述第二差分序列输入至所述预测差分值的模型，获得预测差分值； 将所述预测差分值与用户当前时刻所在的位置相加，获得用户未来多个时间步长内的预测位置； 通过对所述预测位置和实际位置差值的绝对值进行求和平均，获得平均预测误差； 根据所述平均预测误差优化所述预测差分值的模型，获得用户移动预测模型； 建立DRL框架，所述DRL框架包括状态s、动作a和奖励r，其中，状态s表示用户与各MEC服务器的距离以及用户当前位置，动作a表示用户可选择的MEC服务器，奖励r表示状态s下采用动作a的回报；所述奖励r满足函数值r=K-µ，其中，K表示用户请求数，µ表示固定值； 通过DQN算法训练所述DRL框架，具体包括： 基于DQN算法，设置第一神经网络和第二神经网络； 所述第一神经网络用于训练所述DRL框架的状态s、动作a和奖励r并获得预测值，在所述第一神经网络中采用贪婪策略抽取动作a并以经验回放的方式将每一步状态s、动作a、奖励r存储至经验池； 所述第二神经网络用于获取所述经验池的数据进行训练和在每第一预设时间段内拷贝所述第一神经网络的数据并更新，所述第二神经网络由公式（3）获得目标值，所述目标值满足 （3） 其中，γ表示衰减因子，θ表示神经网络参数的均方误差损失权重； 根据损失函数在每第二预设时间段内更新所述第一神经网络，所述损失函数为 （4） 其中，为目标值，为预测值，公式（4）为目标值与预测值的均方误差，通过梯度下降更新θ来最小化损失； 所述第一神经网络和所述第二神经网络设置动作约束，在输出动作时将非法动作屏蔽； 根据所述用户移动预测模型获得服务迁移决策模型，所述服务迁移决策模型用于预测用户在迁移过程的未来位置并为用户选择最优的MEC服务器。

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