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龙图腾网获悉黑龙江八一农垦大学申请的专利基于遗传算法的多用户工作流任务卸载决策与调度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：CN115408121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202210840069.X，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权基于遗传算法的多用户工作流任务卸载决策与调度方法是由富爽;丁晨阳;王晓亮;蒋鹏;姜岱林设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于遗传算法的多用户工作流任务卸载决策与调度方法在说明书摘要公布了：本发明针对移动边缘环境下多用户多虚拟服务器的工作流调度问题，提出一种基于遗传算法的多用户工作流任务卸载决策与调度方法。首先对多用户多虚拟服务器工作流任务的卸载调度问题进行建模，在此基础上获得系统总时延和总能耗的计算表达式；然后，采用遗传算法，通过编码、个体修正、精英选择、自适应交叉、变异概率等操作，确定最优的工作流任务的执行顺序和卸载位置。该方法考虑多用户多虚拟服务器的工作流任务卸载场景，能够通过遗传算法，对工作流任务的执行顺序和卸载位置进行最优决策，使其在满足时延约束的条件下，系统总能耗最小。仿真结果表明，相比其他几种比较方法，能够有效降低系统能耗。

本发明授权基于遗传算法的多用户工作流任务卸载决策与调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的多用户工作流任务卸载决策与调度方法，该方法包括下列系统模型： 1、移动边缘计算系统由个移动设备和一个配有MEC服务器的基站组成，MEC服务器包含M个虚拟服务器用于并发处理多个计算任务，每个虚拟机独立工作，由集合表示，个移动设备可以通过无线信道访问MEC服务器，每个移动设备有一个工作流任务需要进行计算和卸载，每个工作流任务由个子任务组成，工作流任务可以通过一个加权有向无环图来描述子任务执行的先后依赖关系； 2、定义移动设备即用户的工作流任务为，其中，由一个二元组表示，其中，是工作流任务中个子任务的集合，是子任务之间边的集合，每条边连接两个子任务，表示它们之间的存在数据依赖关系，移动设备即用户的第i个子任务，定义一个二元组来表示，表示第个用户的第个子任务的输入数据大小以bit为单位；表示单位比特任务执行所需要的CPU周期数；表示移动用户集合； 3、每个用户采用正交频分多址OFDM,OrthogonalFrequencyDivisionMultipleAccess的方式将任务卸载到基站上，设为移动设备上行链路的传输速率，其中，，假设下行信道具有相同的衰落环境和噪声，为移动设备下行链路的传输速率，其中，； 4、子任务在本地执行时，执行的时间和能耗由本地设备的计算能力决定，其执行时间为所需的CPU周期数除以CPU频率，因此，子任务的执行时延和能耗为： ，1 ，2 其中：为与CPU芯片结构相关的能量消耗因子，为移动设备的本地计算频率，则每个CPU周期内的能耗为； 5、子任务卸载到MEC虚拟服务器计算时，时延可以分为两部分，一是子任务向MEC服务器的卸载时延；二是子任务在虚拟服务器上的计算时延，因此，子任务被卸载到MEC虚拟服务器上的传输时延和能耗为： ，3 ，4 其中，为用户k上传时的传输功率； 6、子任务被卸载到MEC虚拟服务器上执行时，假设子任务持续占用CPU直到任务执行完为止，子任务在MEC虚拟服务器上的执行时延取决于MEC虚拟服务器的计算能力及其CPU频率，则子任务在MEC虚拟服务器上的执行时延为： ，5 其中，为MEC虚拟服务器的CPU频率； 7、定义集合，在中取值，表示工作流中子任务的执行 位置，由于一个子任务只能在一个虚拟服务器上执行，因此定义变量表示移动 设备的第个子任务的卸载决策，如果任务卸载到边缘服务器上执行，其中，则，否则，设子任务的总的时延为，能耗为； 8、在工作流任务中，工作流任务的两个关联的子任务和，如果在同一位置执行，则它们之间的传输数据和传输时延为零；如果在不同位置执行，则他们之间需要传输数据，任务在本地执行，后继任务在MEC虚拟服务器上执行时，设两个子任务之间传输数据的时延为，能耗为，同理，任务在本地执行，后继任务在MEC虚拟服务器上执行时，设两个子任务之间传输数据的时延为，能耗为； 9、工作流任务的总计算时间是相互关联的子任务之间传输数据的时延和子任务计算之和，工作流任务的总能耗是本地计算能耗、卸载能耗和相互关联的子任务之间传输数据的能耗之和，如上所述，总计算时间和总能耗可以分别计算为： ，6 7 综上，移动边缘计算系统下，在满足用户时延约束条件下通过对工作流任务卸载策略、卸载位置的优化，降低系统的总能耗，系统能耗最小化问题可以表示为： 8。

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