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龍圖騰網獲悉華南理工大學申請的專利基于演化博弈論的可切分任務卸載決策方法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：CN114245423B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202111317497.6，技術領域涉及：H04W28/16；該發明授權基于演化博弈論的可切分任務卸載決策方法是由張幸林;盧文健設計研發完成，并于2021-11-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于演化博弈論的可切分任務卸載決策方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于演化博弈論的可切分任務卸載決策方法，包括：1構建移動終端用戶的可切分任務，將可切分任務分割成多個相同的子任務；2構建關于子任務的卸載決策，并建立用戶的成本函數；3根據成本函數，構建演化博弈模型，初始化用戶的策略狀態；4使用動態復制子方法，迭代求解策略狀態直至狀態不再發生改變，得到最終的每個用戶的卸載策略。本發明基于演化博弈論進行可切分任務的卸載決策，能夠在有限時間、有限資源、用戶任務屬性和地理位置不同的約束下，降低任務的完成成本，同時提高資源的利用率，進一步實現密集型基站部署下的卸載決策應用。

本發明授權基于演化博弈論的可切分任務卸載決策方法在權利要求書中公布了：1.基于演化博弈論的可切分任務卸載決策方法，其特征在于，包括以下步驟： 1構建移動終端用戶的可切分任務，將可切分任務分割成多個相同的子任務； 2構建關于子任務的卸載決策，并建立用戶的成本函數，具體如下： 考慮基站集合K，根據基站的覆蓋重疊范圍，用戶i根據所處位置屬性得到候選基站集合Ki，用戶i將mik個子任務卸載到基站k卸載，它占子任務總數的比例sik為： 其中，sik∈[0,1]，當sik＝0；Mi是用戶i擁有的子任務數量，N為用戶集合；用戶i的卸載策略所有用戶合起來的卸載策略s＝{si,i∈N}； 基站k擁有的資源總量為Ck，結合所有用戶的卸載策略，得到基站k的資源請求總量Lks為： 其中，Lk是根據所有用戶的卸載策略計算而得，因此它是關于s的變量；Z0為完成單個子任務所需的cpu周期；而基站k的負載率lks則表示為： 根據基站返回的負載率，建立用戶i將mik個子任務卸載到基站k的成本函數uiks為： uiks＝sikMiZ0lks 3根據成本函數，構建演化博弈模型，初始化用戶的策略狀態； 4使用動態復制子方法，迭代求解策略狀態直至狀態不再發生改變，得到最終的每個用戶的卸載策略，具體如下： 使用動態復制子方法，根據成本函數和平均成本，定義策略狀態的動態方程為： 式中，β表示變化速率因子，為用戶i的平均成本函數，uiks為用戶i將mik個子任務卸載到基站k的成本函數，表示sik的變化趨勢，sik為用戶i將mik個子任務卸載到基站k卸載占子任務總數的比例；在當前s下，s為所有用戶合起來的卸載策略，當sik＜0時，即卸載到基站k的成本高于平均成本，用戶通過減少卸載到該基站的子任務數量來降低uiks；相反，當sik＞0時，則增加子任務數量；最終達到降低平均成本的目的；的取值決定了增加或減少的子任務數量的比例，因此，調整后的策略狀態表示為： 引入t標記各個變量在不同時刻的取值，T表示預設的最大時刻；則在時刻t，sikt為用戶i的策略狀態，為用戶i的動態方程，下一時刻的策略狀態sikt+1表示為： 經過多個時刻的計算，當用戶的策略狀態不再發生變化時，此時用te標記當前時刻，即Ki為用戶i根據所處位置屬性得到候選基站集合，為在時刻te的動態方程，此時sikte+1＝sikte，sikte和sikte+1表示在時刻te和te+1的策略狀態，此時用戶的策略狀態不再發生變化，則該策略狀態就是用戶最終求解得到的卸載決策。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華南理工大學，其通訊地址為：510640 廣東省廣州市天河區五山路381號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。