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龍圖騰網恭喜中科邊緣智慧信息科技(蘇州)有限公司申請的專利面向機動邊緣應用場景的算力資源評估方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119376955B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411942700.2，技術領域涉及：G06F9/50；該發明授權面向機動邊緣應用場景的算力資源評估方法及系統是由李新明;王志淋;厲海燕;蔣立正設計研發完成，并于2024-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向機動邊緣應用場景的算力資源評估方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種面向機動邊緣應用場景的算力資源評估方法及系統，通過構建基于任務時序關系的任務場景描述模型，有效處理任務需求、子任務和資源之間的復雜關系，使得可以基于深度強化學習算法進行任務資源的分配，從而在資源受限的情況下實現任務資源的最優化分配，提高任務執行效率和資源利用率。相較于傳統方法，更能適應動態變化的任務場景，有效提高資源利用率和任務執行效率，降低系統延遲和能耗。

本發明授權面向機動邊緣應用場景的算力資源評估方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種面向機動邊緣應用場景的算力資源評估方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：獲取設備資源配額和基于任務時序關系的任務需求集；步驟2：根據任務需求集構建基于任務時序關系的任務場景描述模型；步驟3：根據設備資源配額，基于深度強化學習方法對所述任務場景描述模型進行求解，得到算力資源的評估方案；根據任務需求集構建基于任務時序關系的任務場景描述模型的方法是：步驟2.1：遍歷任務需求集，從預先設置的歷史經驗子任務集中選取與任務需求集中第s個任務需求相關的子任務集，,為任務需求集中任務需求的數量；步驟2.2：對子任務集中的每一條子任務從預先設置的歷史資源使用量集中查詢與每一條子任務相對應的資源使用量，得到與子任務集相對應的資源使用量集；步驟2.3：令第s個任務需求的任務場景描述模型表示為： ;步驟2.4：在任務需求集遍歷完后，合并各任務需求的任務場景描述模型,得到任務需求集的任務場景描述模型： 其中，為各任務需求的子任務集的并集，為各子任務集對應的資源使用量集的并集；基于深度強化學習方法采用深度確定性策略梯度算法；所述深度確定性策略梯度算法的獎勵函數為； 其中，為任務場景描述模型，為第個時隙內的設備資源配額，所述時隙是指對于解決任務的整個時長進行等分所劃分的時間段，對所述時隙按照時序進行排列，表示在任務場景描述模型為，在第個時隙內設備資源配額為時算法的獎勵函數，、，分別表示為在輸入設備資源配額之后，時隙內的解決方案中的任務個數、丟棄的任務個數和超時的任務個數，weight是時延和能耗的加權和在獎勵函數中的權重，為基于任務場景描述模型的獎勵加權函數，為在時隙內，計算任務場景描述模型集合中第個任務需求所對應的模型參數，為在時隙內，計算任務場景描述模型中第個任務需求所預設的折扣因子，所述丟棄是指在給定的設備資源配額和時隙限制內，系統無法處理的任務數量，不運行直接丟棄，所述超時是指任務已經開始執，但由于資源不足、執行時間過長從而執行超時無法成功運行的任務。

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