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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶郵電大學(xué)申請的專利一種基于移動邊緣計算的任務(wù)卸載及服務(wù)緩存聯(lián)合優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116233926B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310144930.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04W28/08；該發(fā)明授權(quán)一種基于移動邊緣計算的任務(wù)卸載及服務(wù)緩存聯(lián)合優(yōu)化方法是由李云;余小莉;夏士超;姚枝秀設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-02-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于移動邊緣計算的任務(wù)卸載及服務(wù)緩存聯(lián)合優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于移動通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于移動邊緣計算的任務(wù)卸載及服務(wù)緩存聯(lián)合優(yōu)化方法；該方法包括：構(gòu)建移動邊緣計算系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型；基于移動邊緣計算系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建通信模型、計算卸載模型和服務(wù)緩存模型；根據(jù)通信模型、計算卸載模型和服務(wù)緩存模型建立任務(wù)卸載及服務(wù)緩存聯(lián)合優(yōu)化問題；采用基于DPFL算法的分布式邊緣協(xié)同卸載和服務(wù)緩存方法求解任務(wù)卸載及服務(wù)緩存聯(lián)合優(yōu)化問題，得到任務(wù)卸載策略和服務(wù)緩存策略；考慮到用戶對應(yīng)用偏好的差異，利用個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法基于歷史請求信息預(yù)測流行服務(wù)，使MEC服務(wù)器做出更優(yōu)的決策，可實現(xiàn)低任務(wù)處理時延和設(shè)備能耗，以及高緩存命中率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于移動邊緣計算的任務(wù)卸載及服務(wù)緩存聯(lián)合優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于移動邊緣計算的任務(wù)卸載及服務(wù)緩存聯(lián)合優(yōu)化方法，其特征在于，包括：S1：構(gòu)建移動邊緣計算系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型；移動邊緣計算系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型包括：N個邊緣節(jié)點，定義邊緣節(jié)點集合每個邊緣節(jié)點均部署了MEC服務(wù)器；每個邊緣節(jié)點服務(wù)區(qū)域內(nèi)有U個用戶設(shè)備，定義用戶集合網(wǎng)絡(luò)中具有Q種服務(wù)類型，定義網(wǎng)絡(luò)中的服務(wù)類型集合為在邊緣節(jié)點n中，第i個用戶設(shè)備ui,n的任務(wù)為μi,nt＝gi,nt,qi,nt,ρi,nt,τi,nt，其中g(shù)i,nt為計算任務(wù)大小，qi,nt是任務(wù)所需的服務(wù)，ρi,nt是處理任務(wù)每字節(jié)所需要的CPU周期數(shù)，τi,nt表示完成該任務(wù)所能容忍的最大時延；邊緣節(jié)點下所有用戶的任務(wù)表示為μnt＝{μ1,nt,μ2,nt,…,μU,nt}；S2：基于移動邊緣計算系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建通信模型、計算卸載模型和服務(wù)緩存模型；通信模型包括：任務(wù)通過無線上行鏈路信道從用戶設(shè)備發(fā)送到邊緣節(jié)點，并由該邊緣節(jié)點部署的MEC服務(wù)器進(jìn)行處理；計算卸載模型包括：任一邊緣節(jié)點具有四種計算任務(wù)處理方式，不同任務(wù)處理方式具有不同的任務(wù)處理時延和用戶設(shè)備能耗；四種任務(wù)處理方式分別為：本地計算、卸載到關(guān)聯(lián)節(jié)點進(jìn)行處理、通過關(guān)聯(lián)節(jié)點將卸載的任務(wù)轉(zhuǎn)發(fā)到相鄰節(jié)點進(jìn)行處理、卸載到云端進(jìn)行處理；服務(wù)緩存模型包括：采用二進(jìn)制變量表示邊緣節(jié)點n在時隙t的服務(wù)緩存決策；若邊緣節(jié)點n緩存了服務(wù)qi,n，則否則，在時隙t內(nèi)，邊緣節(jié)點n的服務(wù)緩存決策表示為S3：根據(jù)通信模型、計算卸載模型和服務(wù)緩存模型建立任務(wù)卸載及服務(wù)緩存聯(lián)合優(yōu)化問題；建立任務(wù)卸載及服務(wù)緩存聯(lián)合優(yōu)化問題的過程包括：根據(jù)不同任務(wù)處理方式下的任務(wù)處理時延和用戶設(shè)備能耗構(gòu)建成本最小優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；構(gòu)建優(yōu)化約束條件，包括任務(wù)處理時延約束、服務(wù)存儲容量約束和任務(wù)卸載決策約束；根據(jù)成本最小優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)和聯(lián)合優(yōu)化約束條件建立任務(wù)卸載及服務(wù)緩存聯(lián)合優(yōu)化問題；任務(wù)卸載及服務(wù)緩存聯(lián)合優(yōu)化問題表示為： 其中，Φnt表示在時隙t內(nèi)，邊緣節(jié)點n下完成所有用戶計算任務(wù)的總成本，表示邊緣節(jié)點n在時隙t的服務(wù)緩存決策，表示邊緣節(jié)點n在時隙t的卸載決策，Ti,nt表示邊緣節(jié)點n在時隙t的任務(wù)處理時延，τi,nt表示邊緣節(jié)點n在時隙t的任務(wù)處理最大容忍時延，表示邊緣節(jié)點集合，表示用戶設(shè)備集合，表示邊緣節(jié)點n在時隙t是否緩存了服務(wù)q，cq表示服務(wù)q的存儲空間，Cn表示邊緣節(jié)點n的服務(wù)存儲空間，表示服務(wù)類型集合，表示邊緣節(jié)點n下的用戶設(shè)備i在時隙t的卸載決策，N表示邊緣節(jié)點數(shù)量；S4：采用基于DPFL算法的分布式邊緣協(xié)同卸載和服務(wù)緩存方法求解任務(wù)卸載及服務(wù)緩存聯(lián)合優(yōu)化問題，得到任務(wù)卸載策略和服務(wù)緩存策略；求解任務(wù)卸載及服務(wù)緩存聯(lián)合優(yōu)化問題的過程包括：將任務(wù)卸載及服務(wù)緩存聯(lián)合優(yōu)化問題描述為馬爾科夫決策問題并訓(xùn)練DQN模型，得到訓(xùn)練好的DQN模型；將DQN模型作為全局模型，采用個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型訓(xùn)練全局模型，得到訓(xùn)練好的全局模型；邊緣節(jié)點從訓(xùn)練好的全局模型獲取任務(wù)卸載策略和服務(wù)緩存策略；訓(xùn)練DQN模型的過程包括：將邊緣節(jié)點作為DQN代理，初始化代理的狀態(tài)、動作和獎勵，初始化估計網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)；在估計網(wǎng)絡(luò)中根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)獲取任務(wù)卸載策略和服務(wù)緩存策略，根據(jù)任務(wù)卸載策略和服務(wù)緩存策略執(zhí)行動作并更新獎勵，進(jìn)入下一狀態(tài)；根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)、下一狀態(tài)、動作和獎勵生成經(jīng)驗，采樣多條經(jīng)驗訓(xùn)練估計網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)，得到訓(xùn)練好的估計網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)；更新獎勵的公式為： 其中，Rnt表示獎勵值，χnt表示邊緣節(jié)點n存儲的服務(wù)是否超過總?cè)萘?，U表示用戶設(shè)備數(shù)量，βi,nt表示任務(wù)處理時延是否滿足終端需求，Φnt表示在時隙t內(nèi)，邊緣節(jié)點n下完成所有用戶計算任務(wù)的總成本；個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型訓(xùn)練全局模型的過程包括：將邊緣節(jié)點作為客戶端，云服務(wù)器作為中央控制器；在一個決策周期內(nèi)，多個客戶端從中央控制器下載全局模型和服務(wù)緩存策略，將下載的全局模型作為本地模型；每個客戶端根據(jù)當(dāng)前的服務(wù)需求訓(xùn)練個性化模型θn，表示為： 其中，表示d維實數(shù)集，ynθn表示客戶端n數(shù)據(jù)分布上的期望，ζ表示全局模型，α表示控制個性化模型強(qiáng)度ζ的正則化參數(shù)；客戶端利用參數(shù)δ逼近并更新本地模型將更新后的本地模型上傳至中央控制器；中央控制器根據(jù)多個本地模型更新全局模型，得到訓(xùn)練好的全局模型，表示為： 其中，客戶端下載更新后的全局模型Wt+1，σ表示用于更新全局模型的參數(shù)。

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