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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种自适应移动边缘计算卸载和资源分配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：CN115914230B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211551204.5，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权一种自适应移动边缘计算卸载和资源分配方法是由艾丽华;王睿;潘文琪;张嘉迪;何良华设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应移动边缘计算卸载和资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明设计了一种自适应移动边缘计算卸载和资源分配方法，主要包括以下步骤：用户发送任务卸载请求；移动边缘计算系统根据任务的数据量大小、用户所处的无线信道信息和移动边缘计算系统内各个边缘服务器的可用计算资源计算出任务的最佳卸载策略并通知用户；用户根据通知的卸载策略连接基站并发送任务；基站收到任务后，发送给与其连接的边缘服务器，边缘服务器分配资源处理任务；边缘服务器将处理后的结果发送给基站，基站将处理后的结果返回给用户。本发明采用深度强化学习方法，根据历史系统信息来获得当前时刻的最佳任务卸载方案，并在任务时延的限制下合理分配资源以处理任务，降低了资源的消耗，提升了边缘服务器的利用率。

本发明授权一种自适应移动边缘计算卸载和资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应移动边缘计算卸载和资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建边缘计算系统，移动设备发送任务卸载请求； S2：移动边缘计算系统接收到请求后，根据任务的数据量大小、无线信道信息和各个边缘服务器的可用计算资源计算出任务的最佳卸载策略，并将该卸载策略通知给移动设备； S3：移动设备根据移动边缘计算系统所通知的卸载策略连接基站并发送任务； S4：基站收到移动设备发送的任务后，发送给与其连接的边缘服务器，边缘服务器分配资源处理任务； S5：边缘服务器将任务处理后的结果发送给基站，基站将任务处理结果返回给移动设备； 所述的步骤S1包括： S11：构建边缘计算系统，系统中包含一台主服务器，个移动设备，个基站，其中每个基站配置一台移动边缘计算MobileEdgeComputing,MEC服务器，共有台MEC服务器；在每个时隙t，每个移动设备只发送一个任务卸载请求，只能选择一个基站连接，因为一个基站配置一台MEC服务器，因此选定了哪个基站，就选定哪台MEC服务器进行任务卸载；表示移动设备任务的索引，且；表示基站MEC服务器的索引，且；主服务器用于收集信息，包括环境信息、MEC服务器的可用资源；环境信息包括移动设备连接基站的信道状态信息ChannelStateInformation,CSI；在时隙t，MEC系统所知的环境信息为t-1时刻的信息； 所述的步骤S2采用基于深度强化学习的方法获取任务卸载策略，包括： S21：采用基于深度强化学习的方法训练出一个学习模型； S22：通过训练出的学习模型计算出任务的最佳卸载策略; 所述的步骤S21包括： S211：构建状态空间；定义深度强化学习模型的状态：，其中表示在时隙t，任务的数据量大小，表示MEC服务器的可用计算资源，表示移动设备与基站之间信道的CSI，表示此值的维度为，表示此值的维度为，表示此值的维度为； S212：构建动作空间；定义深度强化学习模型的动作：， ，表示任务没有选择MEC服务器来处理任务，表示任务选中MEC服务器来处理任务，表示此值的维度为；动作表示在时隙t，每个移动设备选择哪个MEC服务器来处理其任务；； S213：定义策略；根据所获的环境状态，通过策略选择动作：； S214：定义奖励；根据状态和所选择的动作，执行动作后，获得环境反馈的奖励，其中表示MEC服务器分配给任务的计算功率，基站分配给任务的发射功率； S215：构建神经网络；采用全连接神经网络FullyNeuralNetwork,FNN构建神经网络，将状态作为神经网络的输入，该状态下选择每个动作所对应的Qs,a值作为神经网络的输出值；采用relu函数作为神经网络各层的激活函数：，其中，为神经网络中第i层输出，为神经网络第i层的神经元权重，为神经网络第i层的偏置； S216：训练神经网络；采用深度强化学习方法DQN算法来训练神经网络；采用经验回放机制，神经网络将采集到的样本存储在经验池中，每次训练时，神经网络从中随机采用一组样本进行训练； S217：步骤S216完成后，得到训练后的学习模型; 所述的步骤S22：利用步骤S21所获得的训练后的学习模型，将任务的数据量大小、无线信道信息和各个边缘服务器的可用计算资源作为学习模型的输入，并在学习模型的输出中选择最大输出值所对应的动作作为卸载策略。

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