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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利面向端侧算力网络的任务分解优化方法、装置及存储介质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：CN119718657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411804791.3，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权面向端侧算力网络的任务分解优化方法、装置及存储介质是由廖丽平;苗雪萍;蔡君设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向端侧算力网络的任务分解优化方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及移动边缘计算技术领域，特别涉及面向端侧算力网络的任务分解优化方法、装置及存储介质。任务分解优化方法包括获取端侧算力网络场景下任务分解所需的分解参数；根据分解参数和任务分解约束预处理和修正改进的灰狼优化算法中的灰狼编码矩阵，得到符合任务分解约束的灰狼编码矩阵；利用改进的灰狼优化算法对任务进行分解，得到任务分解策略集合；计算任务分解策略集合中各策略的本地、附近空闲终端设备、边缘服务器的时延和能耗；根据任务分解策略中各策略的时延和能耗计算任务分解总成本；输出任务分解总成本最小的任务分解子集作为最优任务分解策略。本发明有效缩短任务处理时延，充分利用有限计算节点，盘活端侧设备资源的利用。

本发明授权面向端侧算力网络的任务分解优化方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.面向端侧算力网络的任务分解优化方法，应用于端侧算力网络场景，所述端侧算力网络场景包括边缘服务器和端侧终端，所述端侧终端分为本地和附近空闲终端设备，其特征在于，包括如下步骤： 获取端侧算力网络场景下任务分解所需的分解参数； 根据所述分解参数和任务分解约束预处理和修正改进的灰狼优化算法中的灰狼编码矩阵，得到符合任务分解约束的灰狼编码矩阵；所述改进的灰狼优化算法为融入鲸鱼算法和莱维飞行算法的灰狼优化算法； 利用改进的灰狼优化算法对任务进行分解，得到任务分解策略集合； 计算所述任务分解策略集合中各策略的本地、附近空闲终端设备、边缘服务器的时延和能耗； 根据任务分解策略集合中各策略的时延和能耗计算任务分解总成本； 输出任务分解总成本最小的任务分解子集作为最优任务分解策略； 其中，所述分解参数包括灰狼种群的规模S，最大迭代次数T，附近空闲终端数x，计算任务数量n和算力设备的信息； 预处理和修正改进的灰狼优化算法中的灰狼编码矩阵包括： 每个灰狼的编码矩阵其中，A∈Rn×4的前三列分别为任务i被分配到本地设备、附近空闲终端以及边缘服务器的任务分解比例；fmec,i表示边缘服务器为当前任务i所分配的算力资源份额； 约束编码矩阵A的三者之和为1； 约束编码矩阵A的第四列的值之和不超过1；且数值大小与边缘服务器所处理的任务分解比例量成正比； 约束编码矩阵A的第二列中所有非零数值的数量满足附近空闲终端数； 将约束后的每个灰狼的编码矩阵A转换为一行，并依次存入编码矩阵B。

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