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龙图腾网获悉南京大学申请的专利云边协同下基于近似计算复用的任务卸载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：CN116347522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310349414.4，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权云边协同下基于近似计算复用的任务卸载方法及装置是由黄浩鼎;叶保留;王楚豫;陆桑璐设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本云边协同下基于近似计算复用的任务卸载方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种云边协同下基于近似计算复用的任务卸载方法及装置。所述方法基于边缘计算中云边协同的场景，在边缘节点上采用近似计算复用技术以减小计算延迟，并将该场景下的时延和能耗联合优化问题建模成一个MINLP混合整数非线性规划问题，最终设计了一种基于Karush‑Kuhn‑TuckerKKT条件和贪心思想的两阶段启发式算法，通过对卸载决策、复用决策以及计算资源分配进行合理规划，减小了时延和能耗的联合损耗。

本发明授权云边协同下基于近似计算复用的任务卸载方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种云边协同下基于近似计算复用的任务卸载方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取边缘计算网络的系统全局信息，包括通信状态信息、计算任务信息、计算能力信息、系统正确率要求，所述通信状态信息包括终端设备与边缘节点间的无线链路状态信息、边缘节点与云中心间的核心网链路状态信息，所述计算任务信息包括任务的计算开销ωi、任务的数据量大小li、任务最大可容忍时延di，所述计算能力信息包括终端设备的计算能力fi L、边缘节点的计算能力fE； 2根据系统全局信息和边缘计算网络架构，建立联合优化系统时延和能耗的形式化问题：且所述形式化问题满足总计算资源约束、系统正确率要求约束、任务最大可容忍时延约束；其中α表示均衡因子，ti表示任务执行时延，εi表示任务执行能耗，X表示任务卸载决策矩阵，卸载到终端设备表示为卸载到边缘节点表示为卸载到云中心表示为其中，且 Z表示任务复用决策矩阵，决策变量表示为zi∈{0,1}，K表示任务计算资源分配比例矩阵，矩阵元素表示为ki∈[0,1]，N为待处理的任务数量； 3根据步骤2建立的形式化问题和系统全局信息，基于初值选择算法确定初始复用决策、初始任务卸载决策和初始计算资源分配策略； 4根据步骤3的初始复用决策、初始任务卸载决策、初始计算资源分配策略以及优化问题、系统全局信息，基于卸载策略优化算法确定最佳卸载决策。

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