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龙图腾网获悉派欧云计算(上海)有限公司申请的专利基于因果推断的边缘云设备配置优化方法及系统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：CN116126544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310254386.8，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于因果推断的边缘云设备配置优化方法及系统是由张青青;张子桐;李星星;王晓飞设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于因果推断的边缘云设备配置优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于因果推断的边缘云设备配置优化方法及系统，包括如下步骤：收集所有边缘云设备的设备状态特征，所述设备状态特征包括设备属性特征、历史带宽和历史收益；基于设备属性特征中的任一特征构建设备集，利用卷积神经网络和X‑Learner方法对构建设备集所采用特征之外的其它特征进行训练获取收益预估模型；基于收益预估模型以最大化收益为目标构建优化目标函数；利用单纯形法对优化目标函数进行求解得到最优化的边缘云设备配置方案。本发明可以给出边缘云设备最优的资源配置，最终实现最优化成本投入与产出，实现边缘云商家利益最大化。

本发明授权基于因果推断的边缘云设备配置优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于因果推断的边缘云设备配置优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，收集所有边缘云设备的设备状态特征，所述设备状态特征包括设备属性特征、历史带宽和历史收益； S2，基于设备属性特征中的一个特征构建设备集，利用卷积神经网络和X-Learner方法对构建设备集所采用特征之外的其它特征进行训练获取收益预估模型； S3，基于步骤S2所建立的收益预估模型以最大化收益为目标构建优化目标函数； S4，利用单纯形法对步骤S3中的优化目标函数进行求解得到最优化的边缘云设备配置方案； 所述优化目标函数的表达式为： ； ； 式中，表示第个边缘云设备的成本，表示总成本，表示收益预估模型的模型函数，表示权重，表示基于X-Learner方法所训练出的第一拟合模型，表示基于X-Learner方法所训练出的第二拟合模型，表示边缘云设备的总数，表示第个边缘云设备，表示输入样本； 对优化目标函数所对应的原始线性规划问题进行标准化，更新约束条件为： ； ； 式中，为松弛变量。

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