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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种支持次优数据训练扩散生成的图最优化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：CN119225968B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411369037.1，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种支持次优数据训练扩散生成的图最优化方法是由杨博;梁芮槐;陈鹏宇;於志文;曹雪琳设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种支持次优数据训练扩散生成的图最优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种支持次优数据训练扩散生成的图最优化方法。该方法包括：将在通感算网络环境下多服务器多用户的现实系统转化为虚拟图，其中，虚拟图包括多个用户节点、多个边缘服务器节点、每个用户节点和每个边缘服务器节点之间的边，当用户节点处理自身的任务时，确定用户节点的本地执行代价，当用户节点将自身的任务卸载至边缘服务器节点进行处理时，确定卸载执行代价的传输代价和边缘服务器执行代价。本发明解决了现有的图形式建模网络优化方法中的网络优化复杂难以求解，最优解的收敛性无保障，对大规模最优解样本的强依赖等局限性，缺少对最优性、高效性和灵活性的兼具的技术问题。

本发明授权一种支持次优数据训练扩散生成的图最优化方法在权利要求书中公布了：1.一种支持次优数据训练扩散生成的图最优化方法，其特征在于，包括： 将在通感算网络环境下多服务器多用户的现实系统转化为虚拟图，其中，虚拟图包括多个用户节点、多个边缘服务器节点、每个用户节点和每个边缘服务器节点之间的边，当用户节点处理自身的任务时，确定用户节点的本地执行代价，当用户节点将自身的任务卸载至边缘服务器节点进行处理时，确定卸载执行代价的传输代价和边缘服务器执行代价； 基于本地执行代价、卸载执行代价的传输代价和边缘服务器执行代价在虚拟图上进行建模，得到图优化问题，其中，图优化问题包括卸载决策和计算资源分配两个变量，图优化问题为与现实系统的总代价最小化目标等价； 在图优化问题中，对计算资源分配进行随机启发式初始化，得到初始化后的计算资源分配，基于初始化后的计算资源分配、卸载执行代价的传输代价和边缘服务器执行代价，确定卸载执行代价； 基于本地执行代价和卸载执行代价，构建网络流图，其中，网络流图包括：边缘服务器节点、虚拟边、实边、源点、汇点，用户节点，在网络流图中边缘服务器节点和用户节点的流入和流出流量相等； 在网络流图中，通过最小费用最大流算法为每个用户节点从每个用户节点相连接的多条边中选择最优的一条边； 将初始化后的计算资源分配和每个用户节点最优的边对应的网络流图的本地执行代价、卸载执行代价的传输代价和边缘服务器代价输入至图优化的扩散模型中，得到每个用户节点的目标边和目标计算资源分配。

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