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申请/专利权人：大连东软信息学院

摘要：本发明公开了一种基于博弈论的海上边缘计算网络任务卸载方法，根据构建的水下机器人效用函数、无人船的效用函数以及低轨卫星的效用函数进行优化问题建模，获取包括下机器人与无人船之间的第一效用函数优化模型、无人船与低轨卫星之间的第二效用函数优化模型；并通过斯塔克尔伯格博弈模型对第一效用函数优化模型进行求解，通过讨价还价博弈模型对第二效用函数优化模型进行求解，获取第一效用函数优化模型与第二效用函数优化模型最大值对应的任务卸载策略及价格方案。该方法能有效均衡用户及系统的利益，实现水下机器人、无人船和低轨卫星的效用函数的最大化。相比于传统的任务卸载方式，通过双层博弈模型来优化任务卸载策略能有效解决传统海底监控网络中任务处理延迟大、实时性低等难题，提高海底环境的监管效率。

主权项：1.一种基于博弈论的海上边缘计算网络任务卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据依次通信连接的水下机器人、无人船以及低轨卫星，构建海上边缘计算网络的任务卸载模型与通信模型，以获取海上边缘计算网络任务卸载的系统模型；S2：根据系统模型获取任务卸载的时间能耗计算模型；S3：根据所述时间能耗计算模型获取水下机器人的任务效率满意度函数模型；S4：获取水下机器人任务卸载至无人船后，需要支付给无人船的任务卸载费用，及水下机器人的自身能耗代价；并基于所述水下机器人的任务效率满意度函数模型，根据水下机器人的任务卸载费用与其自身能耗代价构建水下机器人效用函数；S5：获取无人船的自身能耗代价，并根据水下机器人的任务卸载费用，构建无人船的效用函数；获取低轨卫星的自身能耗代价，并根据无人船的效用函数构建低轨卫星的效用函数；S6：根据构建的水下机器人效用函数、无人船的效用函数以及低轨卫星的效用函数进行优化问题建模，以获取优化目标模型；所述优化目标模型包括下机器人与无人船之间的第一效用函数优化模型、无人船与低轨卫星之间的第二效用函数优化模型；S7：建立关于水下机器人与无人船的斯塔克尔伯格博弈模型，及关于无人船与低轨卫星的讨价还价博弈模型；以通过斯塔克尔伯格博弈模型对第一效用函数优化模型进行求解，通过讨价还价博弈模型对第二效用函数优化模型进行求解，获取第一效用函数优化模型与第二效用函数优化模型最大值对应的任务卸载策略及价格方案。

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