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公开(公告)号：CN116390161A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310268943.1
申请日：2023-03-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/08
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种移动边缘计算中基于负载均衡的任务迁移方法；该方法包括：构建多用户多节点的移动边缘计算系统模型；基于移动边缘计算系统模型构建通信模型、任务计算模型、用户QoS模型和负载均衡模型；构建最大化最小用户QoS的优化问题；采用多智能体深度强化学习算法求解最大化最小用户QoS的优化问题，得到任务的卸载决策、迁移决策和功率分配决策；系统根据任务的卸载决策、迁移决策和功率分配决策进行任务迁移；本发明能有效降低任务执行时延、任务失败率和迁移率，并能够保证节点间负载分布均衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116471632A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310309080.8
申请日：2023-03-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/08 , H04W28/084 , H04W28/086 , H04L67/10 , H04L41/16
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种移动边缘计算中基于多点协作的任务迁移方法；该方法包括：构建MEC场景下的网络系统模型；基于MEC场景下的网络系统模型构建协作通信模型、任务计算模型、用户移动性模型和负载均衡模型；根据协作通信模型、任务计算模型、用户移动性模型和负载均衡模型构建卸载决策和协作集合关联决策联合优化问题；在慢时间尺度上面向未来负载变化进行节点协作，组成协作集合；根据协作集合在快时间尺度上求解卸载决策和协作集合关联决策联合优化问题，得到最优卸载决策和协作集合关联决策；系统根据最优卸载决策和协作集合关联决策进行任务迁移；本发明可有效降低任务迁移率和任务执行时延。
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公开(公告)号：CN117409582B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202311395561.1
申请日：2023-10-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种在VEC中车辆协同任务卸载方法，包括：建立系统模型，所述系统模型包括主车辆、可计算车辆和不可计算车辆；根据主车辆到可计算车辆上的任务卸载所需要的总时间建立通信模型；基于多种动态因素，建立车辆选择模型；基于通信模型和车辆选择模型建立基于约束条件的任务卸载优化问题；通过层次分析法和KM算法对任务卸载优化问题进行求解，得到最优的任务卸载情况；本发明充分考虑多种边缘节点的动态指标因素，对可计算车辆进行优先级排序，并且采用KM算法对任务进行动态匹配，有效减少任务的总计算时间并降低任务卸载的失败率。
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公开(公告)号：CN119292332A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411416660.8
申请日：2024-10-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/15 , G05D109/20
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，涉及一种森林火灾场景下的无人机调整方法，包括：构建系统模型；所述系统模型包括：无人机模型和森林火灾环境模型；根据无人机模型和森林火灾环境模型以最小化无人机的能量消耗为目标构建优化问题；将优化问题转换为马尔可夫决策过程，基于马尔可夫决策过程采用深度强化学习算法求解优化问题，得到无人机的姿态；本发明综合考虑森林火灾场景中风、烟雾、火焰蔓延构建无人机模型和森林火灾环境模型，根据无人机模型和森林火灾环境模型构建了优化问题，优化问题的目标函数考虑了无人机飞行、悬停、收集与传输数据的总能耗，以适应实际的森林火灾的环境情况，可以更加有效地对无人机姿态进行调整。
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公开(公告)号：CN117409582A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311395561.1
申请日：2023-10-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种在VEC中车辆协同任务卸载方法，包括：建立系统模型，所述系统模型包括主车辆、可计算车辆和不可计算车辆；根据主车辆到可计算车辆上的任务卸载所需要的总时间建立通信模型；基于多种动态因素，建立车辆选择模型；基于通信模型和车辆选择模型建立基于约束条件的任务卸载优化问题；通过层次分析法和KM算法对任务卸载优化问题进行求解，得到最优的任务卸载情况；本发明充分考虑多种边缘节点的动态指标因素，对可计算车辆进行优先级排序，并且采用KM算法对任务进行动态匹配，有效减少任务的总计算时间并降低任务卸载的失败率。
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公开(公告)号：CN117376931A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311459570.2
申请日：2023-11-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，面向林火监控的无人机边缘计算系统中无人机部署方法，包括：根据无人机、地面设备和地面指挥中心建立MEC系统模型；建立林火蔓延模型、通信模型和任务计算模型；设置约束条件，根据林火蔓延模型、通信模型、任务计算模型以及约束条件构建目标优化函数；根据目标优化函数建立马尔可夫决策过程；基于马尔可夫决策过程采用多智能体深度强化学习算法对目标优化函数进行优化求解，得到无人机的最优部署策略；本发明通过林火蔓延模型、通信模型以及任务计算模型来建立森林火灾的具体场景，实现无人机系统的成本最小化；本发明采用了一种多智能体强化学习算法求解无人机位置部署问题，可以降低无人机部署的总成本。
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