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龙图腾网获悉深圳市人工智能与机器人研究院申请的专利D2D网络下基于学习的多分支模型协作计算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：CN119676764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411758478.0，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权D2D网络下基于学习的多分支模型协作计算方法是由肖奕霖;郭凯;周薇设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本D2D网络下基于学习的多分支模型协作计算方法在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了D2D网络下基于学习的多分支模型协作计算方法，本申请实施例方法包括：获取D2D网络下终端设备提交的推理模型和推理模型中每一层的计算资源量信息；推理模型为多分支结构即每层包含多个子推理任务；计算资源量信息至少包括每一层需要并行计算的子推理任务的数量，每一子推理任务的传输数据大小和所需的浮点运算次数；获取D2D网络下各个网络节点的算力信息；根据每一层的计算资源量信息和各个网络节点的算力信息，利用强化学习模型输出目标协作调度策略，以使D2D网络下各个网络节点根据目标协作调度策略对每一层的子推理任务进行协作计算。本申请实施例能够解决复杂多分支模型的推理问题，最小化推理时延，提高资源利用率。

本发明授权D2D网络下基于学习的多分支模型协作计算方法在权利要求书中公布了：1.一种D2D网络下基于学习的多分支模型协作计算方法，其特征在于，应用于设备到设备D2D网络，所述D2D网络上分布有若干个网络节点，若干个所述网络节点间存在直接通信路径，所述网络节点包括多个终端设备和多个边缘服务器，所述方法包括： 获取D2D网络下所述终端设备提交的推理模型和所述推理模型中每一层的计算资源量信息；其中，所述计算资源量信息至少包括所述推理模型中每一层需要并行计算的子推理任务的数量，每一所述子推理任务的传输数据大小和每一所述子推理任务所需的浮点运算次数；所述推理模型采用多分支模型结构并包含多个所述子推理任务； 获取所述D2D网络下各个所述网络节点的算力信息； 根据所述推理模型中每一层的计算资源量信息和各个所述网络节点的算力信息，利用强化学习模型输出目标协作调度策略，以使所述D2D网络下各个所述网络节点根据所述目标协作调度策略对每一层的所述子推理任务进行协作计算； 所述根据所述推理模型中每一层的计算资源量信息和各个所述网络节点的算力信息，利用强化学习模型输出目标协作调度策略，包括： 结合马尔科夫决策过程，确定所述强化学习模型的状态空间、动作空间、动作奖励； 其中，针对所述推理模型中的每一层，所述状态空间包括各个所述网络节点的算力信息、上一层所确定的待执行动作和当前层的计算资源量信息； 所述动作空间包括各个所述网络节点的动作选择状态； 所述动作奖励包括当前层的推理时延的负数； 基于所述状态空间，确定具有最大状态价值的各个所述网络节点的待执行动作； 将具有最大状态价值的各个所述网络节点的待执行动作作为当前层的协作调度策略； 根据各层的协作调度策略构成并输出目标协作调度策略。

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