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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种面向智慧农业的云边协同计算卸载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：CN116132438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211434359.0，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权一种面向智慧农业的云边协同计算卸载方法是由李峰;李一元;潘雨青设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智慧农业的云边协同计算卸载方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智慧农业技术领域，具体涉及一种面向智慧农业的云边协同计算卸载方法。本发明构建自适应任务量预测函数、响应时间模型、功耗模型和负载模型，将系统中的实际问题转化为基本的数学模型，将抽象问题具体化为求混合整数非线性优化问题的最优解问题，最终利用定义的自适应函数和粒子群算法找到其最优计算卸载结果。对比其他在智慧农业应用的云边协同计算卸载方法，本发明克服了传统静态建模产生的误差冲突，提高了计算卸载结果的准确度，使得终端任务计算的实时性和准确性大大提高。

本发明授权一种面向智慧农业的云边协同计算卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种面向智慧农业的云边协同计算卸载方法，其特征在于，包括如下步骤： 1初始化每个计算节点的计算参数，其中，计算节点的计算参数记为Cal{M,F,Me}，M表示计算节点的总内存，F表示计算节点的主频，Me表示计算节点的已用内存，所述计算节点包括云端、边缘节点和终端节点； 2多个终端节点输入各自的任务，其中，任务记为Ta{Da,C,S}，Da表示任务的数据量大小，C表示任务所需CPU的周期数，S表示任务的敏感程度； 3每个被输入任务的终端节点判断当前任务是否满足本地计算，如果满足本地计算，转步骤13，否则将输入的任务参数Ta{Da,C,S}上传至连接的边缘节点，转步骤4； 4每个获得任务的边缘节点将获得的任务参数Ta{Da,C,S}和本边缘节点的计算参数Cal{M,F,Me}传递到云端； 5在云端构建所有任务的响应时间模型，计算所有任务的整体响应时间模型Qk； 6在云端构建系统整体功耗模型，计算系统整体功耗时间Ek，计算公式如下： 其中，k是芯片系数，F表示计算节点的主频，m是被分配到任务的计算节点的个数，Ci是当前任务所需CPU周期数； 7在云端构建每个计算节点的负载模型，计算节点j的负载Loj，计算公式如下： Loj＝MejMj*100％ 8在云端构建整体模型的目标函数Target： Target＝Qk+Ek 9在云端利用粒子群算法计算目标函数Target，获取整体模型的共同最优解集合gbest和gbest所对应的适应值gbestresult； 10云端按gbest集合将任务分发给各个边缘节点或者云端； 11边缘节点和云端执行任务； 12云端统计计算结果反馈值，计算存储预测值T且将其保存，为下一次任务执行做准备； 13当终端节点、边缘节点和云端所有任务计算结束时，转步骤2，开启新一轮迭代。

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