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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种移动边缘计算任务卸载优化方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121478504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610024512.4，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种移动边缘计算任务卸载优化方法及装置是由李林;林志耀;朱建华;杨淼设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种移动边缘计算任务卸载优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机科学与信息工程技术领域，具体涉及一种移动边缘计算任务卸载优化方法及装置，包括如下步骤：S1进行环境建模：包括图增强状态空间构建、动作空间的构建以及设置因果需求奖励函数；S2构建神经网络结构：所述神经网络结构包括策略网络和Q网络；S3进行算法训练：首先配置环境参数以及对网络参数进行初始化，其次进行环境交互以及经验存储，最后进行网络更新以及循环迭代；S4在S3训练完成后，将最终的策略网络部署到动态移动边缘计算系统中，用于实时任务卸载决策，其中为图嵌入向量。

本发明授权一种移动边缘计算任务卸载优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种移动边缘计算任务卸载优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1进行环境建模：包括图增强状态空间构建、动作空间的构建以及设置因果需求奖励函数，具体包括如下步骤：1图增强状态空间构建：构建异构图，其中为节点集，所述节点集包括用户节点，任务节点以及服务器节点；为边集，所述边集包括表示任务生成关系的边，表示网络连接关系的边以及表示潜在处理关系的边；采用图注意力网络作为编码器，对异构图进行编码，生成一个固定维度的图嵌入向量，作为智能体的状态感知；2动作空间的构建：动作定义了系统在任务卸载与资源分配决策中的可操作变量，包括卸载任务的资源分配量、迁移过程中占用的带宽分配量以及时刻的卸载目标的选择，动作空间保持为连续与离散的混合设计，表达式为；3设置因果需求奖励函数：用于消除环境混淆变量对奖励信号的污染，包括定义因果图，进行反事实奖励计算以及纯净奖励计算；所述因果图的关键变量包括用户上下文、卸载动作以及任务结果，其因果依赖为：且，其中表示C对A和Y具有直接影响；所述反事实奖励计算具体为：通过一个预训练的反事实预测模型来估算基线收益，用于预测在给定状态和用户上下文时，采取任意动作向量的预期收益；所述纯净奖励是实际收益与基线收益的差值，表达式为，其中，表示系统在时刻t的状态，表示智能体在状态下采取的动作，表示智能体在下一时刻的动作，表示智能体在时刻t的上下文变量； S2构建神经网络结构：所述神经网络结构包括在线策略网络、目标策略网络、在线Q网络和目标Q网络，其中为给定状态，为动作向量；在线策略网络以及目标策略网络，负责根据状态生成动作；其输入是图嵌入向量，网络采用多分支结构以适应混合动作空间；具体包括通过一个共享的全连接层处理图嵌入向量形成共享特征层，输出连续值的对应资源分配量的资源分配分支，输出连续值的对应带宽分配量的带宽分配分支以及输出每个可用服务器的选择逻辑值的服务器选择分支；Q网络即在线Q网络和目标Q网络用于评估状态-动作对的价值，其输入是图嵌入向量与动作向量的拼接，网络结构为一个三层的全连接神经网络，其学习目标是最小化基于纯净奖励的时序差分误差； S3进行算法训练：首先配置环境参数以及对网络参数进行初始化，其次进行环境交互以及经验存储，最后进行网络更新以及循环迭代； S4在S3训练完成后，将最终的策略网络部署到动态移动边缘计算系统中，用于实时任务卸载决策，其中为图嵌入向量。

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