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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州師范大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于動(dòng)態(tài)信譽(yù)值的邊緣計(jì)算協(xié)同任務(wù)卸載方法及系統(tǒng)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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120151947B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510448347.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04W28/084；該發(fā)明授權(quán)一種基于動(dòng)態(tài)信譽(yù)值的邊緣計(jì)算協(xié)同任務(wù)卸載方法及系統(tǒng)是由李文娟;楊根源;王奔;張啟飛;吳吉義;胡克用;潘城杰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-10向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于動(dòng)態(tài)信譽(yù)值的邊緣計(jì)算協(xié)同任務(wù)卸載方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于動(dòng)態(tài)信譽(yù)值的邊緣計(jì)算協(xié)同任務(wù)卸載方法及系統(tǒng)，該邊緣計(jì)算協(xié)同任務(wù)卸載方法基于構(gòu)建協(xié)同任務(wù)卸載的任務(wù)模型，將以任務(wù)成功率最大化為目標(biāo)的任務(wù)卸載決策優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為去中心化的部分可觀察馬爾可夫決策過程；基于貝塔分布的三因子信譽(yù)評(píng)估方法，來高效準(zhǔn)確地評(píng)估邊緣節(jié)點(diǎn)的信譽(yù)值，并采用區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)的信譽(yù)值進(jìn)行存儲(chǔ)。通過信譽(yù)值來設(shè)定邊緣節(jié)點(diǎn)做出任務(wù)卸載決策后獲得的獎(jiǎng)勵(lì)?；谌ブ行幕牟糠挚捎^察馬爾可夫決策過程中邊緣節(jié)點(diǎn)與環(huán)境的交互構(gòu)建由觀測(cè)、動(dòng)作和獎(jiǎng)勵(lì)組成的經(jīng)驗(yàn)片段對(duì)近端策略優(yōu)化算法進(jìn)行訓(xùn)練；使用訓(xùn)練后的近端策略優(yōu)化算法根據(jù)邊緣節(jié)點(diǎn)的觀測(cè)獲取最優(yōu)的任務(wù)卸載策略。

本發(fā)明授權(quán)一種基于動(dòng)態(tài)信譽(yù)值的邊緣計(jì)算協(xié)同任務(wù)卸載方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于動(dòng)態(tài)信譽(yù)值的邊緣計(jì)算協(xié)同任務(wù)卸載方法，其特征在于：包括以下步驟： 建立協(xié)同任務(wù)卸載的任務(wù)模型；任務(wù)模型包括任務(wù)生成模型、任務(wù)傳輸模型、任務(wù)計(jì)算模型和任務(wù)時(shí)延模型，并制定以任務(wù)成功率最大化為目標(biāo)的任務(wù)卸載決策優(yōu)化問題；基于構(gòu)建的任務(wù)模型將任務(wù)卸載決策優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為去中心化的部分可觀察馬爾可夫決策過程；其中，依據(jù)邊緣節(jié)點(diǎn)在每個(gè)時(shí)隙中的觀測(cè)，構(gòu)建觀察空間；根據(jù)邊緣節(jié)點(diǎn)在每個(gè)時(shí)隙的所有可能動(dòng)作，構(gòu)建動(dòng)作空間；通過引入信譽(yù)值設(shè)定當(dāng)前邊緣節(jié)點(diǎn)將任務(wù)卸載到目標(biāo)邊緣節(jié)點(diǎn)的獎(jiǎng)勵(lì)； 在邊緣節(jié)點(diǎn)的信譽(yù)值中添加任務(wù)難度因子，信譽(yù)值的獲取方法如下： ； 其中，和分別為第u次信譽(yù)值更新后第j個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)的正反饋數(shù)和負(fù)反饋數(shù)；為遺忘因子；為歷史任務(wù)完成率因子；為動(dòng)作反饋，若邊緣節(jié)點(diǎn)在截止時(shí)間正確處理任務(wù)，則；若邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了惡意行為或未在截止時(shí)間內(nèi)處理任務(wù)，則；；N為邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)量； 若任務(wù)被丟棄或處理失敗，則當(dāng)前邊緣節(jié)點(diǎn)被施加一個(gè)負(fù)獎(jiǎng)勵(lì)；若任務(wù)正確處理，則當(dāng)前邊緣節(jié)點(diǎn)被施加一個(gè)正獎(jiǎng)勵(lì)，正獎(jiǎng)勵(lì)中包含目標(biāo)邊緣節(jié)點(diǎn)的信譽(yù)值；采用區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)的信譽(yù)值進(jìn)行存儲(chǔ)； 構(gòu)建用于生成任務(wù)卸載策略的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并基于去中心化的部分可觀察馬爾可夫決策過程中邊緣節(jié)點(diǎn)與環(huán)境的交互構(gòu)建由觀測(cè)、動(dòng)作和獎(jiǎng)勵(lì)組成的經(jīng)驗(yàn)片段；將不同時(shí)刻的經(jīng)驗(yàn)片段存儲(chǔ)到滾動(dòng)緩沖區(qū)，并使用滾動(dòng)緩沖區(qū)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；基于邊緣節(jié)點(diǎn)的觀測(cè)，使用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲取最優(yōu)的任務(wù)卸載策略。

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