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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利面向云边端协同环境的数据布局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：CN119544721B 。

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：202411376014.3，技术领域涉及：H04L67/1012；该发明授权面向云边端协同环境的数据布局方法是由肖利民;沈润楠;王锦权;霍志胜;谭升阳;李云潼;阮利设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向云边端协同环境的数据布局方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种面向云边端协同环境的数据布局方法，研究并设计了针对云边端环境特征和应用需求的数据放置策略。本发明的总体思路是：通过分析云边端环境的节点、网络、数据特征，提取和计算影响数据分布的关键要素，构建节点‑数据模型，以便后续分析使用；建立带约束条件的总优化目标，为数据布局任务提供数学工具；依据节点‑数据模型，实现快速的初次数据布局，降低大量优化计算的开销，并减轻同采集数据的终端相连的节点存储压力；依据用户实际使用需求，进行数据重布局，实现布局优化。

本发明授权面向云边端协同环境的数据布局方法在权利要求书中公布了：1.面向云边端协同环境的数据布局方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：建立节点描述向量； 步骤2：建立数据描述向量； 步骤3：建立带约束的优化总目标，所述总目标是最小的传输和存储开销使所有的数据访问在规定上限内完成并达成不超过存储容量的要求； 步骤4：计算节点-数据匹配的数据初次布局配置； 步骤5：依据实际数据使用，计算数据重布局配置； 步骤4中包括步骤4.1、步骤4.2和步骤4.3： 步骤4.1分析数据与存储之间的关系，对于可能形成存放关系的节点i和数据k，应有节点i的存储容量数据k所占据的空间； 步骤4.2分析数据与中心性，网络能力之间的关系，对于智能应用而言，为了保证训练过程中进度的一致性，需要将尺寸较大的数据交由算力较强、网络条件相对通畅的节点管理； 步骤4.3考虑数据传输在初次分布中的开销，针对数据k可能在多余一个节点上取得较好的匹配性，则数据k在决定节点时，选择传输开销最小的节点；在节点中添加负载因子，当负载超过一定值时，匹配性更低的数据匹配值将下降，使其选择更换节点；数据执行向周围寻找次优解的任务； 步骤5中包括步骤5.1、步骤5.2和步骤5.3： 步骤5.1选用PSO粒子群优化这种启发式算法作为数据重布局算法的基础，优化目标需要兼顾传输开销和存储开销的多维度问题，引入多目标的PSO优化机制，并考虑使用帕累托支配作为多目标的处理方式； 步骤5.2采用离散的编码方式，对粒子和其速度进行编码，粒子并非单个数据，从单个数据升级成了整个布局状态；在计算每个粒子得分时，分别求和从初始位置到当前位置的传输开销，及当前位置的存储开销两个部分； 步骤5.3利用CMOPSO当中的领导粒子集筛选方式，即采用非支配排序和基于拥挤距离的算法，在竞争方式和位置更新计算上进行修改，以期非领导粒子在每一轮更新中可以综合更多的领导粒子信息； 其中vi,t+1代表粒子i在t+1时刻的速度，t是时刻，ω代表速度的权重，vi,t是粒子i在t时刻的速度，φ和δ均是0,1之间的随机数，pi,1,t和pi,2,t是t时刻的两个领导粒子，xi,t是粒子i在t时刻的位置，xi,t+1是粒子i在t+1时刻的位置。

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